通过强化学习训练大型语言模型以执行基于电子健康记录的推理任务

我们提出了EHRMIND，这是一种采用可验证奖励强化学习（RLVR）技术，使大型语言模型（LLM）能够适应复杂临床推理任务的实用方案。尽管RLVR已在数学和编程领域取得成功，但由于电子健康记录（EHR）的解读需要高度专业的知识和推理能力，RLVR在医疗健康领域的应用面临着独特的挑战。我们在MEDCALC基准测试上的初步研究揭示了两种关键的失败模式：（1）知识误用，即模型拥有相关医学知识但应用不当；以及（2）知识缺失，即模型缺乏必要的领域知识。为应对这些情况，EHRMIND采用了一种双阶段解决方案：首先是一个轻量级的监督式微调（SFT）预热阶段，用以注入缺失的领域知识、稳定后续训练过程，并促进生成结构化、可解释的输出；随后进行RLVR，该阶段旨在强化结果的正确性并优化模型的决策过程。我们在多种临床应用中验证了该方法的有效性，这些应用包括医学计算（MEDCALC）、患者与临床试验匹配（TREC CLINICAL TRIALS）以及疾病诊断（EHRSHOT）。EHRMIND在准确性、可解释性以及跨任务泛化能力方面均展现出持续的性能提升。这些研究结果为在医疗健康场景中应用RLVR以增强大型语言模型的能力提供了切实的指导。


一、论文的研究目标、实际问题、科学假设及相关研究

  1. 研究目标与实际问题 这篇论文的主要研究目标是提出一个名为 EHRMIND 的实用方法框架，通过可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）来使大型语言模型（LLMs）适应复杂的临床推理任务，特别是基于电子健康记录（Electronic Health Record, EHR）的推理。

    它旨在解决以下实际问题：

    • RLVR在医疗领域的应用挑战：虽然RLVR在数学和编程等领域取得了成功，但将其应用于医疗保健环境面临独特的挑战，因为EHR的解读需要专门的知识和推理能力。
    • LLM在EHR推理中的失败模式：论文通过在MEDCALC基准测试上的初步研究，识别出LLM在EHR推理中两种关键的失败模式 ：
      1. 知识误用（misapplied knowledge）：模型拥有相关的医学知识，但在特定临床情境下应用不当。
      2. 知识缺失（missing knowledge）：模型缺乏必要的领域知识来完成任务。
    • EHR数据的复杂性：临床决策通常需要在充满噪声的EHR数据上进行多步骤推理，整合结构化（如实验室结果、药物）和非结构化（如临床笔记）数据。
    • 对可解释性和信任的需求：在医疗这种高风险领域，模型不仅需要准确，还需要透明和可信，能够为其预测提供可解释的说明。

  2. 是否是一个新的问题？ 将LLMs应用于EHR数据和临床推理本身不是一个全新的概念，已有研究探索。 然而，系统性地研究并应用RLVR来解决EHR推理中特定的知识误用和知识缺失问题，并提出一个包含诊断（如Pass@k指标）和针对性解决（SFT预热+RLVR）的完整“配方”（recipe），是一个相对较新的探索方向。特别是，以往的RLVR主要应用于数学和编程等领域 ，其在需要高度专业化知识和复杂上下文推理的EHR领域的适用性及优化方法尚不明确。

  3. 科学假设 论文的科学假设可以概括为：通过一个两阶段的EHRMIND框架——首先进行轻量级的监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）预热以注入缺失的领域知识并稳定训练，然后应用可验证奖励的强化学习（RLVR）来强化结果的正确性并优化模型的决策过程——可以有效提升LLMs在EHR推理任务上的准确性、可解释性和跨任务泛化能力，特别是能够克服知识误用和知识缺失的障碍。 同时，论文假设Pass@k这样的指标可以有效地判断何时需要SFT预热。

  4. 相关研究与归类 论文在第D节（Related Work）中讨论了相关研究，主要分为两大类：

    • 针对语言模型的强化学习（Reinforcement Learning for Language Models）：
      • 早期工作如基于人类反馈的强化学习（RLHF）主要用于对话系统。
      • 更新的方法包括直接偏好优化（DPO）和基于AI反馈的强化学习（RLAIF），探索更可扩展和高效的监督信号。
      • 另一条线是可验证奖励的强化学习（RLVR），用基于规则的奖励函数取代人类偏好建模，在数学和编程等结构化领域促进正确性。 本文工作是将RLVR扩展到临床领域，专注于EHR推理任务，其奖励信号可从临床公式、入组标准和诊断一致性中程序化获得。 作者认为这是RLVR在EHR推理任务中的首次应用之一，区别于先前主要针对医学考试问答或多模态临床视觉问答的RL研究。
    • 用于临床推理的LLMs（LLMs for Clinical Reasoning）：
      • LLMs越来越多地被探索用于临床摘要、问答和诊断等任务。
      • 许多现有系统依赖于提示工程或使用特定任务数据集进行SFT。
      • 指令微调（Instruction tuning）已成为使模型适应多种下游任务的有效范式，例如临床领域的MEDALIGN和MIMIC-INSTR指令数据集。
      • 这些方法通常需要可能无法很好迁移的策划或合成注释。 本文的方法通过探索RLVR的结果驱动反馈是否能在没有密集中间监督的情况下引导临床推理能力，从而对这一研究方向进行补充。 并在领域特定注释有限时，采用轻量级SFT预热阶段。

  5. 值得关注的研究员/机构 从引用的核心工作和方法来看：

    • DeepSeek-R1的作者 (Guo et al., 2025)：他们的工作是RLVR在推理能力方面的重要参考。
    • LLaMA-3的开发团队 (Meta AI, Grattafiori et al., 2024)：提供了本文使用的基础模型。
    • GRPO算法的提出者 (Shao et al., 2024)：这是本文采用的RL优化算法。
    • MEDCALC-Bench, TREC Clinical Trials, EHRSHOT等基准数据集的创建者：这些是评估模型性能的关键。
    • 论文作者本身 (Jiacheng Lin, Zhenbang Wu, Jimeng Sun, University of Illinois at Urbana-Champaign)：他们通过这项工作，成为了在EHR领域应用RLVR的重要贡献者。

二、论文提出的新思路、方法或模型及其关键与优势

  1. 新的思路、方法或模型：EHRMIND框架 EHRMIND是一个旨在将预训练LLMs应用于EHR推理任务的实用“配方”（recipe）。其核心是一个两阶段的解决方案，以应对LLM在处理EHR数据时可能出现的“知识误用”和“知识缺失”问题。

    • 阶段一：轻量级监督微调（SFT）预热 (Lightweight SFT Warm-up)

      • 目的：注入模型缺失的领域知识，稳定后续RLVR训练，并鼓励模型产生结构化、可解释的输出。
      • 方法：使用少量带有人工或LLM生成的推理步骤标注的样本进行SFT。 模型被训练以最大化生成这些标注输出（包括推理路径和最终答案）的可能性。
      • 关键点：SFT是“轻量级”的，不需要大量标注数据。

    • 阶段二：可验证奖励的强化学习（RLVR） (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)

      • 目的：根据任务结果的正确性来强化模型的决策过程，进一步优化性能。
      • 方法：LLM生成推理路径和最终答案，然后根据最终答案与真实标签的匹配情况（如精确匹配、分类准确率）计算一个标量奖励。 使用基于规则的奖励函数，这比神经奖励模型更简单、稳定且不易受到奖励操纵（reward hacking）的影响。
      • 优化算法：采用组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO），该算法比传统的PPO等算法内存效率更高，因为它避免了使用单独的评论家模型（critic model）。 GRPO通过对一组（G个）响应的奖励进行归一化来计算优势（advantage），然后优化一个裁剪后（clipped）的目标函数。

    • 诊断工具：Pass@k 和 Reliable Pass@k

      • Pass@k：用于评估模型在RLVR训练集上的初始任务能力，作为一个代理指标来判断SFT预热的必要性。 如果初始Pass@k值低，通常表明模型缺乏相关知识（对应失败模式2），需要SFT预热。
      • Reliable Pass@k：针对具有小子集离散标签（如分类任务）的情况提出的更严格的Pass@k版本，旨在通过要求模型对同一输入多次生成一致的正确预测来折算随机猜测的影响，从而更准确地反映模型的真实能力。

  2. 解决方案之关键

    • 识别并针对性解决失败模式：明确区分“知识误用”（RLVR可直接解决）和“知识缺失”（需SFT预热），使得方法更具针对性。
    • SFT与RLVR的协同作用：SFT为RLVR提供了一个更好的起点，注入了基础知识并规范了输出结构；RLVR则在SFT的基础上，通过结果导向的反馈进一步优化和探索更优的推理路径。
    • 实用诊断指标（Pass@k）：提供了一个量化手段来决定何时采用SFT预热，增加了方法的可操作性和效率。
    • 轻量级与效率：SFT是轻量级的，RLVR采用规则奖励和GRPO算法，旨在构建一个相对高效的优化流程。

  3. 跟之前的方法相比有什么特点和优势？

    • 针对EHR领域的定制化：不同于通用的LLM微调方法，EHRMIND专门针对EHR推理的特点（如专业知识、数据噪声、可解释性需求）设计。
    • 结果导向且无需密集标注：RLVR主要依赖最终结果的正确性给予奖励，避免了为复杂推理过程提供大量人工标注中间步骤的需要，这在难以获得此类标注的临床领域尤为重要。
    • 更高的准确性和可解释性：实验表明，EHRMIND不仅提升了任务准确率，SFT预热还有助于生成更结构化、临床上更合理的推理过程，增强了模型的可解释性。
    • 更好的泛化能力：RL基础的优化被发现能够促进可跨诊断任务迁移的临床推理模式的发展。
    • 克服特定失败模式：与单纯应用SFT或RLVR相比，EHRMIND通过两阶段方法和Pass@k诊断，能更有效地处理知识缺失和知识误用的情况。例如，在模型缺乏特定知识导致Pass@k极低时，纯RLVR可能难以学习，而SFT的引入则能有效启动学习过程。

三、论文实验设计

  1. 实验设计

    • 基准数据集：论文在三个不同的EHR相关基准上进行了评估：
      1. MEDCALC ：一个测试医学计算能力的基准，包含基于临床笔记的计算问题，涉及医学知识、变量提取和临床推理。 分为实验室、物理、风险、诊断、严重性、日期、剂量转换等7类计算器。
      2. TREC CLINICAL TRIALS (TREC 2021) ：患者与临床试验匹配任务，根据患者医疗记录和试验的入排标准，判断患者是否合格（排除、不相关、合格三分类）。
      3. EHRSHOT ：疾病诊断预测任务，根据患者结构化的临床事件序列预测特定疾病（如急性心肌梗死、高血脂等四种疾病）在特定时间窗口内是否会发生。
    • 基础模型：所有EHRMIND模型均基于LLaMA-3-3B进行训练。
    • 对比基线：包括多种强大的开源LLM（LLaMA-3不同尺寸）、闭源LLM（GPT-3.5, GPT-4, Claude系列）以及专门为推理优化的模型（03-mini, DeepSeek-R1），均在CoT（思维链）设置下进行评估。
    • EHRMIND变体：
      • EHRMIND-RLVR：仅使用RLVR训练。
      • EHRMIND-SFT：仅使用SFT训练（作为对照）。
      • EHRMIND-SFT-RLVR：先SFT预热，然后进行RLVR训练。
    • SFT数据构建：对于MEDCALC，SFT使用官方提供的步骤解释。 对于TREC和EHRSHOT，SFT的推理路径由GPT-4o生成。
    • 评估指标：
      • MEDCALC：精确匹配准确率（Exact Match Accuracy）。
      • TREC & EHRSHOT（不平衡分类）：平衡准确率（BACC）、宏F1分数（Macro F1）、科恩Kappa系数（Cohen's Kappa）。
    • 核心研究问题驱动的分析：
      • Q1 (RLVR能否引导医学推理)：通过比较EHRMIND-RLVR与基线的性能。
      • Q2 (SFT和RLVR的独立与联合影响)：通过比较EHRMIND-RLVR, EHRMIND-SFT, EHRMIND-SFT-RLVR的性能。
      • SFT必要性分析：使用Pass@k指标分析模型初始能力与RLVR收益的关系。
      • 知识缺失分析：在MEDCALC上区分“已见”和“未见”知识点进行性能对比。
      • 可解释性分析：在EHRSHOT上对比不同模型生成推理的长度和质量（由GPT-4o评估）。
      • 泛化能力分析：在EHRSHOT上进行跨诊断任务的泛化测试。

  2. 实验数据和结果

    • MEDCALC (Table 1, Figure 1, Figure 2)：

      • 发现1 (RLVR的有效性)：EHRMIND-RLVR (基于LLaMA-3-3B) 从基线的9.74%提升到41.26%的准确率，超过了GPT-4 (37.92%) 和Claude-3.5 Sonnet (41.18%)。
      • 发现2 (SFT+RLVR的SOTA性能)：EHRMIND-SFT-RLVR (3B) 达到了51.96%的准确率，超过了所有基线，包括DeepSeek-R1 (48.13%)。
      • 发现3 (RLVR在知识缺失时的局限性)：在Lab、Risk、Severity类别中，若测试问题涉及训练中未见的临床公式或概念，EHRMIND-SFT-RLVR表现不如03-mini。 这表明RLVR主要优化现有知识的应用，而非引入新知识。
      • SFT预热的必要性 (Pass@k)：Pass@12与RLVR带来的性能提升在测试集上呈现强相关性 (R²=0.91, p<0.001)。 对于Pass@12很低的类别（如Dosage为3.42%），纯RL几乎无改进，而SFT预热后EHRMIND-SFT-RLVR在该类别上提升超过70个百分点。

    • TREC CLINICAL TRIALS (Table 2)：

      • Pass@k的指导作用：LLaMA-3-3B在Irrelevant (3%) 和 Eligible (0%) 类别上的Reliable Pass@12非常低。
      • SFT解决类别不平衡问题：EHRMIND-RLVR虽然总体表现好，但在Irrelevant类别F1仅0.53%。 EHRMIND-SFT-RLVR在所有类别上均有提升，取得了最佳的总体和单类别性能。

    • EHRSHOT (Table 3, Figure 3, Figure 4, Table 4)：

      • 准确性提升：EHRMIND-RLVR和EHRMIND-SFT-RLVR均表现强劲，后者在4个任务中的3个表现更优，并在高血脂和高血压任务上取得最佳。
      • SFT避免推理崩溃：EHRMIND-RLVR生成的推理过程通常较短，而EHRMIND-SFT-RLVR保留了详细的推理结构。 (Figure 3a)
      • SFT提升推理质量：GPT-4o评估显示，EHRMIND-SFT-RLVR生成的推理过程更连贯、临床更相关。 (Figure 3b, 3c)
      • RLVR提升泛化性：在跨任务泛化实验中（Hyperlipidemia训练，其他任务测试），基于RL的优化（RLVR, SFT-RLVR）比纯SFT表现出更好的泛化能力。 (Figure 4)
      • Pass@k的持续有效性：在这些任务中，Pass@12低的疾病（如Hyperlipidemia, Hypertension）从SFT预热中获益更大。 (Table 3, Table 4)

  3. 对科学假设的支持 实验结果有力地支持了论文的科学假设：

    • EHRMIND的有效性：两阶段的EHRMIND框架（特别是EHRMIND-SFT-RLVR）在多个EHR推理基准上均取得了SOTA或接近SOTA的性能，显著优于强大的基线模型，包括参数量远大于3B LLaMA-3的模型。
    • 克服失败模式：通过SFT注入知识，再通过RLVR优化应用，有效解决了“知识缺失”和“知识误用”的问题。例如，Dosage类别的巨大提升证明了SFT在知识缺失时的关键作用。
    • Pass@k的指导价值：Pass@k与RLVR收益的相关性，以及在不同任务中低Pass@k类别从SFT中获益更多的现象，证实了Pass@k作为SFT必要性诊断工具的有效性。
    • 提升可解释性和泛化性：SFT预热确实有助于生成更完整和临床相关的推理过程，而RLVR有助于提升跨任务泛化。

四、论文贡献

  1. 论文贡献

    • 提出EHRMIND框架：一个针对EHR推理任务，结合SFT预热和RLVR的实用LLM训练方法。
    • 识别并解决LLM在EHR中的关键失败模式：明确指出了“知识误用”和“知识缺失”是LLM在EHR推理中的主要障碍，并提供了针对性的两阶段解决方案。
    • 验证Pass@k作为诊断工具的有效性：证明了Pass@k（及其变体Reliable Pass@k）可以作为判断是否需要SFT预热的有效、轻量级指标，为高效训练策略提供了指导。
    • 展示了小型LLM的潜力：证明了即使是3B参数量的小型LLM，通过EHRMIND的优化，也能在复杂的临床推理任务上达到甚至超越数倍于其大小的SOTA模型。
    • 提升了模型的可解释性和泛化性：EHRMIND不仅提高了准确率，还使得模型能生成更连贯、临床更相关的推理过程，并表现出更好的跨任务泛化能力。
    • 扩展了RLVR在医疗健康领域的应用：据作者所知，这是RLVR在EHR推理任务中的首次应用之一。

  2. 给业界带来的影响

    • 推动LLM在临床决策支持中的应用：通过提高LLM在EHR数据上进行复杂推理的准确性和可解释性，为开发更可靠的临床决策支持工具铺平了道路。
    • 降低医疗AI模型开发的门槛和成本：EHRMIND提出的轻量级SFT和结果导向的RLVR，减少了对大规模人工标注推理过程的需求，使得用较小模型和有限资源开发高性能临床AI成为可能。
    • 为其他专业领域LLM应用提供借鉴：EHRMIND解决特定领域知识和复杂推理挑战的思路（诊断问题 -> SFT补知识 -> RLVR精调），对金融、法律等其他需要专业知识的领域具有借鉴意义。
    • 促进EHR数据价值的深度挖掘：使LLM能更有效地理解和推理EHR数据，有助于从这些复杂数据中发掘更多临床洞见。
    • 提高对模型可解释性的重视：强调了在医疗等高风险领域，模型不仅要准确，其推理过程也需要透明和临床合理。

  3. 潜在的应用场景和商业机会

    • 智能辅助诊断系统：根据患者EHR，辅助医生进行疾病诊断预测、病情评估、治疗方案推荐。
    • 临床试验患者匹配：自动化筛选符合复杂入排标准的患者，加速临床试验招募。
    • 个性化医疗：基于患者EHR进行精细的风险分层、药物反应预测、治疗效果评估等。
    • 医学计算和评分自动化：自动完成临床实践中常用的各种医学计算和风险评分（如MEDCALC中的任务）。
    • EHR数据分析平台即服务（PaaS）：提供集成了EHRMIND这类先进推理能力的云平台，供医疗机构、药企、研究机构使用。
    • 领域特定的LLM微调服务：为医疗机构提供定制化的LLM微调服务，使其适应特定的临床工作流和数据特征。
    • AI驱动的医学研究工具：辅助研究人员进行文献回顾、数据分析、假设生成等。

  4. 作为工程师应该关注哪些方面？

    • 强化学习（RL）在LLM中的应用：特别是RLVR这类使用可编程、规则化奖励的RL范式，以及GRPO这类高效优化算法。
    • 监督微调（SFT）技术：尤其是轻量级SFT，以及如何有效地利用少量（甚至LLM生成的）标注数据来“预热”或引导模型。
    • Prompt工程与结构化输出：如何设计有效的prompt引导LLM进行多步骤推理并产生结构化、可解析的输出（如论文中要求的<think>和<answer>标签）。
    • 模型评估与诊断：学习使用如Pass@k这样的指标来评估模型的初始能力和诊断训练需求，以及针对不平衡分类等问题的综合评估指标（BACC, F1, Kappa）。
    • EHR数据处理与序列化：如何将异构的EHR数据（结构化与非结构化）转化为LLM能够处理的文本序列，并解决由此带来的长上下文问题。 论文中对事件类型进行了筛选以平衡信息密度和序列长度。
    • 可解释性AI（XAI）：关注如何设计和评估能产生可信推理过程的模型，这在医疗领域至关重要。
    • 计算效率与资源优化：如使用vLLM进行高效推理，梯度检查点，FSDP等技术来训练大型模型。
    • 伦理与合规：在处理敏感医疗数据（如EHRSHOT ）时，需要严格遵守数据使用许可和隐私保护法规（如HIPAA ）。

五、值得进一步探索的问题和挑战

  1. 值得进一步探索的问题和挑战 (部分来自论文的Limitations章节)

    • 处理超长EHR上下文：当前LLM在处理包含大量事件的完整患者历史时仍面临上下文长度限制。 可能需要混合方法或多模态方法，将临床事件编码为结构化表示。
    • 对训练数据规模和多样性的依赖：RLVR的稳定性和有效性仍较大程度依赖于训练数据的规模和多样性。 有限或狭窄的训练分布会限制模型的泛化能力，尤其是在临床多样或罕见场景下。
    • 复杂任务的奖励函数设计：EHRMIND依赖于基于规则的奖励函数，这对于可以直接比较输出和标签的任务（如分类、医学计算）是可行的。 但对于许多真实世界的临床任务，如医学报告生成或摘要，评估涉及多个维度（事实准确性、连贯性、临床适宜性等），设计有效的奖励函数极具挑战性，可能需要专家定义的标准或多方面的评分机制。
    • 提升对“未见”知识的泛化能力：实验表明RLVR主要增强对现有知识的应用。如何让模型更好地泛化到训练数据中未覆盖的医学概念或逻辑，是一个重要挑战。
    • SFT数据的质量与来源：论文中部分SFT数据由GPT-4o生成。这些合成数据的质量、潜在偏见及其与人类专家标注数据的差异对最终模型性能的影响需要进一步研究。
    • 更细致的可解释性和因果推理：虽然SFT改善了推理结构，但如何确保推理链条的内部逻辑完全正确、符合临床因果关系，并能以医生易于理解的方式呈现，仍需探索。
    • 动态适应与持续学习：临床知识和实践是不断更新的。如何让模型能够动态适应新的医学知识和指南，进行持续学习，是一个长期挑战。

  2. 可能催生出什么新的技术和投资机会？

    • 自适应奖励函数生成技术：研究如何自动或半自动地为复杂的临床任务生成有效的、可验证的奖励函数，可能结合少量专家反馈或从数据中学习。
    • EHR特化的LLM架构/预训练：开发专门针对EHR数据特点（如时序性、多模态性、噪声）优化的LLM架构，或者在海量、多样化的EHR数据（在合规前提下）上进行预训练，以更好地捕捉医学领域的先验知识。
    • 交互式临床推理AI：允许医生与AI进行对话式交互，AI不仅给出预测，还能解释推理过程，并根据医生的追问和反馈进行调整和修正。
    • 联邦学习与隐私保护RLVR：在保护患者隐私的前提下，利用来自多个医疗机构的EHR数据进行联合的SFT和RLVR训练，以提升模型的泛化性和鲁棒性。
    • AI驱动的临床路径优化与个性化治疗方案推荐：基于对大量EHR数据的深度推理，为患者生成更个性化、更优化的临床路径和治疗建议。
    • “临床推理即服务”平台：提供API或平台，使开发者能够轻松集成和定制具有高级临床推理能力的LLM到他们的医疗应用中。
    • 医疗AI模型的持续监控与验证工具：随着AI在临床中的应用，需要相应的工具来持续监控模型性能、检测模型漂移、验证其决策的临床有效性和安全性。

六、存在的不足及缺失

  1. 论文存在的不足及缺失

    • SFT数据来源的潜在影响未充分讨论：对于TREC和EHRSHOT任务，SFT的推理标注是由GPT-4o生成的。 虽然论文提到只保留高置信度的生成结果 ，但这种“教师模型”的知识和偏见可能会传递给“学生模型”（LLaMA-3-3B），从而影响最终性能和泛化能力。与人类专家标注的对比或对此潜在影响的深入分析是缺失的。
    • 对“知识误用”的具体案例分析不足：论文提出了“知识误用”这一失败模式，并通过RLVR来解决。但缺乏对“知识误用”具体表现形式、原因以及RLVR如何纠正这些误用的细致案例分析。
    • Pass@k阈值选择的敏感性分析：Reliable Pass@k的定义中包含阈值τp​和τe​。 论文中对C的估计基于训练数据中的唯一标签数 ，这可能不是最优的。这些阈值的选择对Pass@k的指导效果有多敏感，以及它们是否需要针对不同任务或模型进行调整，讨论不够充分。
    • 计算成本的详细考量：虽然提到了GRPO的内存效率，但整个EHRMIND流程（尤其是涉及多次采样和RL迭代）的总体计算成本和训练时长并未与纯SFT或其他方法进行详细对比。对于资源受限的环境，这可能是一个重要的考量因素。
    • 对不同EHR数据源的适应性：EHRSHOT数据来自斯坦福 ，不同医疗机构的EHR系统、数据质量、记录习惯可能存在显著差异。EHRMIND在不同来源、不同质量EHR数据上的表现如何，有待验证。

  2. 需要进一步验证和存疑之处

    • “未见知识”的定义与泛化挑战：在MEDCALC的Dosage类别中，由于所有测试集中的药物都在训练集中出现过，因此所有测试问题被视为“知识已见”。 这种定义可能低估了模型在面对真正“全新”医学概念或转换因子时的泛化难度。模型能否处理训练中完全未接触过的药物或公式仍存疑。
    • RLVR是否可能导致“奖励操纵”的微妙形式：尽管论文使用了规则奖励以避免常见奖励操纵，但在二元分类任务（如Acute MI预测 ）中，作者也提到RL可能通过利用浅层决策规则来“操纵”奖励。这是否意味着在某些情况下，即使最终答案正确，推理过程的质量也可能没有得到实质性提升，甚至退化？
    • SFT与RLVR阶段知识注入与优化的界限：SFT负责注入知识，RLVR负责优化应用。但在实践中，这两个阶段的作用可能存在重叠或模糊地带。RLVR在多大程度上也能“学习”到少量新知识（即使效率不高），或者SFT除了知识注入外，对推理模式的初步塑造有多大影响？
    • 模型对EHR数据噪声的鲁棒性：真实的EHR数据往往包含错误、缺失值和不一致的记录。论文中对EHR数据的预处理（如序列化 、事件类型筛选 ）可能在一定程度上规范了数据，但模型在面对更原始、更嘈杂的EHR数据时的表现如何，仍需验证。
    • GPT-4o作为评估者的可靠性：在评估EHRMIND-SFT-RLVR和EHRMIND-RLVR生成的推理链质量时，使用了GPT-4o作为裁判。 虽然这是一种可扩展的方法，但GPT-4o自身的偏好、理解能力和潜在错误可能会影响评估结果的客观性。与人类临床专家评估的对比会更有说服力。

–EOF–
转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明.
on
Labels:

No comments:

Post a Comment

Subscribe to: Post Comments (Atom)