我们发表于Nature Communications的工作，突破了医学AI评测的瓶颈——如何显式地评测大模型的“推理过程”，而非仅仅关注答案对错？
? 为什么医学是评测AI推理的完美场景？
(1) 有标准答案：临床指南与病例报告为“正确推理”提供了金标准
(2) 有真实案例：病例报告完整记录了症状、检查、鉴别诊断与治疗规划的逻辑链
(3) 有刚性需求：临床决策容不得幻觉推理，每一步都必须可解释、可验证
? 我们的核心贡献
基于上述洞察，我们构建了：
1️⃣ MedRBench 评测基准：从真实病例报告中提炼构建，涵盖1,453个结构化病例，覆盖13个人体系统与10大专科。其核心价值在于，不仅提供问题与答案，更提供了由医生验证过的临床决策推理过程作为评估的黄金标准。
2️⃣ Reasoning Evaluator 智能评测系统：该系统能自动搜索网络医学资源，从效率、事实准确性与完整性三个维度，将模型的“推理过程”与专业的“金标准”进行比对量化，实现可靠、可扩展的自动评估。
? 主要发现：
诊断能力：信息充足时准确率>85%，信息有限时骤降至65-75%
推理质量：事实准确性>90%，但完整性仅70-80%，关键步骤大量缺失
治疗规划：准确率仅约30%，远未达到临床可用标准
? 相关资源：
GitHub项目：https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedRBench/tree/main
Paper：https://www.nature.com/articles/s41467-025-64769-1
P1：临床评估框架 | 模拟从检查推荐到治疗规划的完整诊疗路径及量化指标
P2：模型性能对比 | 七大主流LLM在诊断、检查、治疗三大任务中的评测结果
P3：推理评估机制 | Reasoning Evaluator系统数据构建和多维度量化评估流程
P4：人工验证机制 | 医学专家多轮标注验证评测数据质量与Reasoning Evaluator临床一致性
#人工智能 #医疗健康 #科研突破 #大语言模型 #临床决策 #Nature 子刊
? 为什么医学是评测AI推理的完美场景？
(1) 有标准答案：临床指南与病例报告为“正确推理”提供了金标准
(2) 有真实案例：病例报告完整记录了症状、检查、鉴别诊断与治疗规划的逻辑链
(3) 有刚性需求：临床决策容不得幻觉推理，每一步都必须可解释、可验证
? 我们的核心贡献
基于上述洞察，我们构建了：
1️⃣ MedRBench 评测基准：从真实病例报告中提炼构建，涵盖1,453个结构化病例，覆盖13个人体系统与10大专科。其核心价值在于，不仅提供问题与答案，更提供了由医生验证过的临床决策推理过程作为评估的黄金标准。
2️⃣ Reasoning Evaluator 智能评测系统：该系统能自动搜索网络医学资源，从效率、事实准确性与完整性三个维度，将模型的“推理过程”与专业的“金标准”进行比对量化，实现可靠、可扩展的自动评估。
? 主要发现：
诊断能力：信息充足时准确率>85%，信息有限时骤降至65-75%
推理质量：事实准确性>90%，但完整性仅70-80%，关键步骤大量缺失
治疗规划：准确率仅约30%，远未达到临床可用标准
? 相关资源：
GitHub项目：https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedRBench/tree/main
Paper：https://www.nature.com/articles/s41467-025-64769-1
P1：临床评估框架 | 模拟从检查推荐到治疗规划的完整诊疗路径及量化指标
P2：模型性能对比 | 七大主流LLM在诊断、检查、治疗三大任务中的评测结果
P3：推理评估机制 | Reasoning Evaluator系统数据构建和多维度量化评估流程
P4：人工验证机制 | 医学专家多轮标注验证评测数据质量与Reasoning Evaluator临床一致性
#人工智能 #医疗健康 #科研突破 #大语言模型 #临床决策 #Nature 子刊
