美国东北大学学生团队将大模型技术整合到护士培训平台Nurse Town中，通过AI驱动的多样化模拟对话和患者互动，弥补了传统护士教育中理论与实践脱节的不足。该平台提供10种不同性格类型的患者模拟，让学生获得更真实、灵活的实践机会，已获得学术认可并展示了AI技术在医疗教育领域的巨大潜力。
摘要
本文介绍了美国东北大学学生团队如何通过整合大型语言模型（LLM）技术，革新了护士培训平台“Nurse Town”。这一平台旨在通过更真实、多样的模拟对话和患者互动，弥补传统护士教育的不足，为护理学生提供更全面、灵活的实践机会。项目在2024年秋季研究展示会上获得认可，并展现出AI技术在医疗教育领域的巨大潜力。
全文
引言：护士培训的挑战与技术革新的机遇
在医疗领域，护士作为一线工作人员，肩负着至关重要的责任。然而，传统的护士培训方式往往面临诸多挑战：教科书内容与现实患者的复杂性存在差距，患者的情绪波动、沟通障碍等问题常常让新手护士感到手足无措。正如Qiwen (Fiona) Xiong分享的，她母亲作为一名从业30多年的护士，在疫情期间被誉为“英雄护士”，但她也曾坦言，初入行时的培训经历令人紧张，现实中的患者远比教科书描述的复杂得多。
这种培训与实践脱节的问题，促使了数字培训平台的诞生。Nurse Town最初于2007年创建，旨在通过数字化模拟为护士提供补充培训。然而，随着技术的进步，单纯的脚本化对话已无法满足现代培训的需求。于是，Xiong与团队成员Yuqi Hu和Liheng Yi一起，将大型语言模型（LLM）技术整合到Nurse Town中，极大地提升了平台的真实性和灵活性，为护士教育带来了革命性的变革。
Nurse Town的前世今生：从脚本化到AI驱动
Nurse Town最初的版本依赖预设脚本，模拟患者与护士之间的对话。虽然这种方式为护理学生提供了一定的实践机会，但脚本的局限性使得对话内容缺乏多样性和真实感。正如Hu所指出的，现实中的患者不会局限于几种固定的对话选项，情绪和行为的复杂性是脚本难以完全模拟的。
为此，Xiong团队在2024年秋季的研究毕业课程中，接手了Nurse Town的升级改造项目。他们的核心创新在于用LLM聊天机器人替换了传统的脚本化对话。这种技术不仅能生成更贴近现实的患者回应，还能控制患者化身的面部表情和手势，甚至模拟测量血压等临床任务时的互动体验，让学生仿佛在与真实患者交流。
此外，团队还开发了一个可定制的患者系统，包含10种不同的性格类型，帮助护理学生适应与不同类型患者的沟通和临床护理。这种多样性设计进一步增强了培训的实用性和针对性。
项目背后的团队：跨学科的创新力量
Nurse Town项目的成功，离不开团队成员的跨学科背景和不懈努力。Xiong和Hu均为2025年东北大学Align项目的毕业生，该项目旨在帮助非技术背景的学生完成计算机科学相关领域的研究生学位。而Yi则仍是该项目在读学生。
Hu拥有临床心理学学士学位和公共卫生硕士学位，他在加入东北大学Khoury学院攻读计算机科学硕士之前，就对公共卫生领域充满热情。他坦言，选择Nurse Town项目正是因为它与公共卫生的紧密关联。他指出，当前护理学校通常雇用演员扮演患者供学生练习，但这种方式成本高昂且时间有限，而Nurse Town则为学生提供了无限次的模拟练习机会。
对于Xiong来说，这个项目还有着深厚的个人意义。她希望通过技术创新，为像她母亲一样的护士提供更好的培训支持。而当她向母亲展示项目的最小可行产品（MVP）时，母亲的肯定——“时代真的变了，我相信未来这样的AI系统将帮助培养许多优秀的护士”——让她感到无比欣慰。
技术挑战与学习成长
尽管团队成员对项目的愿景充满热情，但技术实现的过程并非一帆风顺。Xiong和Hu都是第一次使用游戏开发引擎Unity，他们需要从头开始学习如何搭建游戏场景、创建医生办公室、设计化身以及编写控制脚本。Hu坦言，这部分工作是整个项目中最具挑战性的。
然而，在导师Ilmi Yoon教授的指导下，团队逐渐克服了技术难关。Xiong尤其强调，实践是最好的学习方式，通过不断尝试和测试，她快速掌握了新工具的使用方法。最终，团队在学期末成功开发出具有10种患者性格的模拟系统，并在Yoon教授的鼓励下，申请参加了东北大学硅谷校区的学生研究展示会。
研究展示与行业认可
2024年12月，Xiong、Hu和Yi在东北大学硅谷校区举办的学生研究展示会上展示了他们的成果，并最终荣获三等奖。这次展示是团队首次将游戏演示公开给团队外部人士观看，反馈几乎全是积极的。Hu回忆道：“虽然项目尚未完成，但显然人们看到了它的潜力。”
此外，团队还于2025年5月在IEEE人工智能会议（IEEE CAI 2025）上发表了关于Nurse Town的论文，并进行了现场展示。这一系列成就不仅是对团队努力的肯定，也进一步扩大了项目在学术界和行业内的影响力。
（团队获奖照片，图注为“从左至右：Liheng Yi, Yuqi Hu, Qiwen (Fiona) Xiong于2024年12月获奖”
AI技术的潜力：填补传统培训的空白
Nurse Town项目的核心价值在于其对传统护士教育的补充。Xiong坚信，AI驱动的培训能够填补传统教育中的关键空白，使培训更加全面、真实和易于获取。
与雇用演员扮演患者相比，Nurse Town提供了随时随地的模拟练习机会，极大地降低了培训成本。同时，AI技术的引入使得患者互动更加生动，避免了传统脚本的刻板印象，让学生能够更好地应对现实中的复杂情况。
尽管团队也承认，计算机模拟无法完全替代面对面实践的效果，但他们的目标是将模拟体验尽可能贴近现实。为此，团队在研究展示会后还提出了进一步的改进想法，如引入沉浸式虚拟现实（VR）和基于LLM的根本原因分析场景。
未来展望：技术与医疗教育的深度融合
Nurse Town的成功，不仅是学生团队技术能力的体现，也是AI技术在医疗教育领域应用潜力的缩影。Hu表示，他非常喜欢这个项目，并相信它有潜力在现实生活中带来真正的改变。
在研究展示会和IEEE会议的成功之后，Xiong和Hu并未停下脚步。两人继续通过Khoury研究学徒计划参与项目的后续开发，探索更多创新功能的可能性。他们希望通过不断迭代，将Nurse Town打造成一个真正改变护士培训模式的工具。
对于投资人和行业专家来说，Nurse Town项目展现了AI技术在教育和医疗交叉领域的巨大商业价值。随着数字化培训需求的不断增长，这一平台有望成为护理学校、医院乃至公共卫生机构的重要培训工具。
结语：技术赋能，未来可期
Nurse Town的故事，是一场关于技术与人文关怀交融的探索。Xiong团队通过将LLM技术融入护士培训，不仅为护理学生提供了更真实、灵活的实践环境，也为传统医疗教育注入了新的活力。
正如Xiong母亲的感叹，“时代真的变了”。AI技术的进步正在重塑我们对教育的理解，而像Nurse Town这样的项目，正是这一变革的先锋。未来，随着更多技术的引入和完善，我们有理由相信，医疗培训将变得更加高效和人性化，为社会培养更多优秀的医疗专业人才。
最后
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