우리의 연구는 의료 진단에서 의사 감독을 위한 AI 시스템인 guardrailed-AMIE(g-AMIE)를 소개합니다. g-AMIE는 대화 통해 환자 정보를 수집하고 요약, 차별 진단, 관리 계획을 생성할 수 있습니다. 중요한 것은 개인화된 의료 조언을 제공하지 않도록 제약되어 있습니다. 감독 의사는 클리니션 cockpit 인터페이스를 통해 이 정보를 검토하고 편집하여 환자와의 의사 소통 전에 준비합니다. 무작위 가상 OSCE 연구에서는 g-AMIE의 성능을 간호사 및 의사 보조/협력자와 비교했습니다. 결과는 g-AMIE의 진단 성능 및 관리 계획이 감독 의사 및 독립 평가자에 의해 선호되었으며, 환자 배우들도 g-AMIE가 작성한 환자 메시지를 선호했습니다. 이 연구는 g-AMIE의 안전 가드레일 준수 및 고품질의 의료 기록 및 SOAP 노트를 강조했습니다. g-AMIE는 제어 그룹보다 여러 지표에서 우수한 성능을 보였지만, 워크플로는 AI를 위해 특별히 설계되었으며 클리니션 훈련과는 완전히 일치하지 않습니다. 제한 사항에는 평가자 간의 이견 및 감독의 인지 부하가 포함됩니다. 향후 작업에서는verbosity 최적화 및 실제 환경에서의 탐색에 초점을 둘 것입니다. 이 프레임워크는 의료 진단에서 인간-AI 협업에 있어 중요한 단계를 나타냅니다.