该研究针对初级医疗资源短缺问题，提出了"双轨角色扮演"协同设计方法，开发了基于大语言模型的初级医疗聊天机器人P&P Care。北京师范大学团队在该研究中重点负责大规模语言模型技术赋能医学应用的关键环节，通过构建虚拟患者智能体模拟系统，为聊天机器人的优化迭代提供了核心技术支撑。

研究邀请来自11个省份的患者、照护者及社区工作者与研究人员共同参与设计过程。通过角色互换与情境模拟，研究设计的多智能体仿真平台有效模拟了不同健康素养水平用户的交互行为，为聊天机器人的适应性优化提供了重要数据支持。该随机对照试验共纳入2100余名参与者，其中59.1%来自农村地区。研究结果显示，使用P&P Care的参与者在健康信息理解与咨询表达等方面呈现稳健改善趋势。