MedHELM：面向医疗任务的大型语言模型整体评估框架

尽管大型语言模型（LLM）在医学执照考试中取得了近乎完美的分数，但这些评估仍不足以反映现实世界临床实践的复杂性与多样性。我们引入了 MedHELM，一个用于评估大型语言模型在医疗任务中性能的可扩展框架，其具有三项关键贡献：首先，我们提出了一个由29位临床专家共同开发并经其验证的分类系统，该系统涵盖5大类别、22个子类别及121项具体任务。其次，我们构建了一个全面的基准测试套件，包含35项基准（其中17项为现有基准，18项为新制定基准），实现了对分类系统中所有类别和子类别的完整覆盖。第三，我们采用改进的评估方法（引入LLM评审团机制）对多个大型语言模型进行了系统性比较，并进行了成本效益分析。

通过采用这35项基准对九个前沿大型语言模型进行的评估显示，各模型间的性能存在显著差异。高级推理模型（如DeepSeek R1：胜率66%；o3-mini：胜率64%）展现出更优性能，而Claude 3.5 Sonnet则在计算成本预估降低40%的情况下取得了与之相当的结果。在0至1的归一化准确率标度上，多数模型在临床记录生成（0.74-0.85）及患者沟通与教育（0.76-0.89）方面表现优异，在医学研究辅助（0.65-0.75）与临床决策支持（0.61-0.76）方面表现中等，而在行政管理与工作流程（0.53-0.63）方面的表现则相对较低。

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 该论文的主要研究目标是引入并应用MedHELM，一个可扩展的评估框架，用于全面评估大型语言模型（LLMs）在真实世界医疗任务中的表现 。

    它旨在解决以下几个核心的实际问题：

    • 现有医学LLM评估的局限性：尽管LLMs在医学执照考试中取得了近乎完美的分数，但这些评估并不能充分反映真实临床实践的复杂性和多样性 。
    • 基准与真实世界脱节：
      • 现有基准依赖于合成的临床案例描述或范围狭窄的考试问题，未能捕捉真实诊断过程的关键方面，如从患者记录中提取相关细节 。
      • 对真实世界电子健康记录（EHR）数据的使用非常有限（仅约5%的LLM评估使用） 。EHR数据包含合成数据无法复制的模糊性、不一致性和领域特定的简写 。
    • 任务多样性不足：约64%的医疗保健LLM评估仅关注医学执照考试和诊断任务 ，忽略了医院运营中的基本任务，如行政工作（例如，生成预授权信函、识别账单代码）、临床文档（例如，撰写进展记录或出院指导）和患者沟通（例如，通过电子患者门户进行的异步消息传递） 。
    • 现有综合性评估框架的不足：虽然HealthBench等近期工作在医学LLM评估方面有所进展，例如对模型作为直接面向患者的咨询热线进行评分 ，但其设计未捕捉临床医生期望的辅助性、迭代和上下文感知的交互，也未评估在日常工作流程中占主导地位的结构化任务（如医嘱审查、笔记生成、文献摘要） 。

  2. 是否是一个新的问题？ LLM的评估本身不是一个全新的问题，但针对医疗领域，创建一个全面的、由临床医生验证的、基于分类学指导的、覆盖广泛真实世界医疗任务（超越标准化考试）的评估框架，并结合如LLM-Jury这样的新型评估方法及成本效益分析，是一个重要的、相对新颖的贡献。 此前的医学LLM评估往往集中在特定方面（如考试成绩、特定任务），缺乏MedHELM所追求的整体性和真实世界适用性。

  3. 科学假设 虽然论文没有明确以“假设”形式陈述，但其核心研究基于以下隐含的科学主张/预期：

    • 一个全面的、基于临床医生验证的分类学的评估框架（MedHELM），能够比现有基准（尤其是医学考试类基准）更准确、更细致地揭示LLMs在多样化真实世界医疗任务中的性能表现、优势和局限性。
    • 通过使用包含真实世界数据（或模拟真实世界复杂性的数据）和任务多样性的基准套件，可以发现LLMs在不同医疗任务类别中的性能差异。
    • 一种改进的开放式任务评估方法（如LLM-Jury）可以提供与临床医生判断高度一致的评估结果，同时比完全依赖人类专家评分更具可扩展性和成本效益。
    • 结合性能和计算成本的分析，可以为医疗机构在实际部署LLMs时提供更具实践指导意义的决策依据。

  4. 相关研究与归类 论文在引言和方法论部分（特别是4. Methods - Motivation and related work）中提到了相关工作：

    • 当前医学LLM评估的局限性：多数依赖如MedQA的闭卷问答考试数据集，仅约5%结合真实EHR数据，很少处理自由文本生成或成本意识指标 。
    • 大型NLP元基准（如HELM, BIG-BENCH）：这些工作展示了任务多样性和多指标评分的价值 。MedHELM的灵感也部分来源于HELM项目的标准化跨领域评估 。
    • 生物医学领域的评估工作（如ClinicBench, MMedBench）：这些工作各自推进了某一维度（如多模态或成本意识指标），但缺乏临床医生验证的范围或可扩展的工具 。
    • HealthBench：通过医生制定的评估标准对5000个健康对话进行评分，但在任务分类的全面性和真实数据使用方面存在不足（使用合成数据） 。
    • 医学任务分类的早期尝试（如BIGBIO, ClinicBench）：这些尝试要么在没有临床医生输入的情况下将数据集协调到宽泛类别，要么将异构技能归并在单一“生成”标签下 。MedHELM旨在通过临床医生共同设计来弥补这些不足。
    • LLM作为评估者（LLM-as-Judge/Jury）：早期流程使用单一LLM作为裁判评分，但高方差和偏见催生了“LLM-as-Jury”范式，聚合多个独立判断以更接近专家一致性 。G-Eval等扩展引入了思维链（CoT）自评，SelfCheckGPT和FActScore等工具针对幻觉和事实性 。MedHELM采用了一个三成员的LLM-Jury 。

  5. 值得关注的研究员/机构

    • 论文作者团队：这是一个由斯坦福大学医学院 、斯坦福医疗 、斯坦福大学计算机科学系基础模型研究中心（CRFM） 、微软公司 以及斯坦福大学以人为本AI研究所（HAI） 的众多研究人员组成的庞大团队。主要通讯作者是 Nigam H. Shah 。
    • Percy Liang：作为HELM项目的领导者之一，他也参与了这项工作，表明了将通用LLM评估框架思想扩展到医学领域的努力 。
    • Eric Horvitz：来自微软，对AI在科学和医疗等领域有长期深入的研究 。
    • 先前相关工作的研究者：如HealthBench的作者，以及在医学LLM评估、LLM-as-Judge等领域做出贡献的研究者。

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：MedHELM框架 MedHELM (Holistic Evaluation of Large Language Models for Medical Tasks) 是一个用于评估LLMs在医疗任务中性能的可扩展框架 。其核心贡献和组成部分如下：

    • 临床医生验证的分类学（Clinician-validated taxonomy）：

      • 这是一个层次化的分类系统，包含5个大类（Categories）、22个亚类（Subcategories）和121个具体任务（Tasks） 。 (图1a, 图2 )
      • 该分类学由29位临床医生参与制定和验证 。临床医生在将亚类映射到相应大类时达到了96.7%的一致性，验证了分类的清晰性和离散性 。
      • 五大类为：临床决策支持（Clinical Decision Support）、临床笔记生成（Clinical Note Generation）、患者沟通与教育（Patient Communication & Education）、医学研究辅助（Medical Research Assistance）、行政与工作流（Administration & Workflow） (图2)。

    • 全面的基准套件（Comprehensive benchmark suite）：

      • 包含35个基准测试，完全覆盖了分类学中的所有22个亚类 。 (图1b )
      • 这个套件由17个现有基准、5个基于现有数据集重新构建的基准和13个新基准（其中12个基于EHR数据）组成 。
      • 包含13个开放式基准（需要自由文本生成）和22个封闭式基准（有预定义答案选项） 。
      • 数据集的访问级别分为公开（14个）、受控（需批准，7个）和私有（14个） 。

    • 改进的评估方法与系统性比较（Improved evaluation methods & systematic comparison）：

      • 对封闭式基准，使用适合基准的特定指标（如精确匹配EM、F1分数等） 。
      • 对开放式基准（13个），采用LLM-Jury评估方法 。该方法使用三个不同的LLM（GPT-40, Claude 3.7 Sonnet, Llama 3.3 70B）组成“陪审团”，根据准确性（Accuracy）、完整性（Completeness）和清晰度（Clarity）三个维度，对模型生成的文本进行1-5分的李克特量表评分 。最终得分为9个评分的平均值 。
      • LLM-Jury的有效性通过与临床医生评分进行比较得到验证，其一致性（ICC=0.47）优于临床医生间的平均一致性（ICC=0.43）以及传统的自动化指标如ROUGE-L (0.36) 和BERTScore-F1 (0.44) 。
      • 对9个前沿LLM进行了系统性评估，并进行了成本-性能分析 。

  2. 解决方案之关键

    • 以临床为中心：整个框架的设计（尤其是分类学）紧密围绕临床医生的实际工作流程和他们对任务的理解 。
    • 全面性与多样性：力求覆盖医疗领域任务的广度，不仅仅局限于传统的知识问答或诊断 。
    • 真实世界导向：强调使用或模拟真实世界数据（包括EHR数据）和临床场景 。
    • 可扩展性与开放性：提供开放的排行榜、代码库和文档，鼓励社区贡献新的数据集、评估指标和模型，以促进AI评估的合作改进 。
    • 评估方法的创新与验证：LLM-Jury为评估开放式生成任务提供了一个可扩展且经过验证的解决方案 。

  3. 跟之前的方法相比有什么特点和优势？

    • 更全面的任务覆盖：MedHELM的分类学和基准套件远超以往评估的狭窄范围（如仅限医学考试），涵盖了从临床决策到行政工作的五大类任务 。
    • 更贴近真实临床实践：通过临床医生的深度参与验证分类学，并纳入基于EHR的新基准，使得评估更接近真实世界的复杂性 。
    • 更可靠的开放式评估：LLM-Jury方法经过与临床医生评分的对比验证，显示出更高的相关性和可靠性，优于传统自动化指标，甚至优于临床医生间的平均一致性 。这为评估LLM的生成能力提供了更可信的标尺。
    • 包含成本效益考量：除了性能评估，MedHELM还提供了计算成本分析，这对于医疗机构在资源有限的情况下做出实际部署决策至关重要 。
    • 标准化和可扩展性：通过标准化的术语和评估方法，以及开放的代码库，MedHELM为医学AI能力的持续、可复现评估奠定了基础 。

三、论文通过什么实验来验证所提出方法的有效性？实验是如何设计的？实验数据和结果如何？论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？

  1. 实验设计

    • 分类学验证：

      • 设计了一个两部分的调查问卷，由29名来自14个医学专业的临床医生完成 。
      • 第一部分：临床医生将21个初始亚类分配到5个主要类别中，以测试分类结构的合理性 。
      • 第二部分：临床医生对分类学的全面性进行5分制评分，并提供反馈建议 。

    • LLM-Jury有效性验证：

      • 收集了临床医生对两个开放式基准（ACI-Bench和MEDIQA-QA）子集模型输出的独立评分 。ACI-Bench涉及临床笔记生成，MEDIQA-QA涉及患者沟通 。
      • 使用组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient, ICC(3,k)，经过评分者内部z-score标准化）比较LLM-Jury评分与临床医生评分的一致性 。
      • 同时计算了ROUGE-L、BERTScore-F1与临床医生评分的一致性，以及临床医生之间的平均一致性作为基线 。

    • LLM性能评估：

      • 模型选择：评估了9个SOTA LLM，包括DeepSeek R1, O3-mini, Claude 3.7 Sonnet, Claude 3.5 Sonnet, GPT-40, Gemini 2.0 Flash, GPT-40 mini, Llama 3.3 Instruct (70B), Gemini 1.5 Pro (Table 1)。
      • 基准套件：使用了全部35个MedHELM基准 。
      • 评估指标：
        • 成对胜率（Pairwise win-rate）：对于每个基准，比较每对模型的归一化得分，得分高者胜出，最后平均所有配对的胜场 。
        • 宏平均分（Macro-average score）：所有35个基准得分的平均值（0-1范围），每个基准权重相同 。
      • 性能分析维度：总体性能、各类别性能、各基准性能。
      • 成本-性能分析：根据公开价格（截至2025年5月12日）估算每个模型的评估成本（包括基准运行和LLM-Jury评估消耗的token），并与平均胜率进行比较 。成本估算基于最大输出token用量，因此是上限估计 。

  2. 实验数据和结果

    • 分类学验证结果：

      • 临床医生将96.7%的亚类正确匹配到其预期类别 。
      • 对任务的全面性评分为平均4.21/5 。
      • 基于反馈，分类学最终完善为5大类、22亚类、121任务 。

    • LLM-Jury验证结果 (Table 2)：

      • LLM-Jury与临床医生评分的总体ICC为0.47 (95% CI: 0.100, 0.690) 。
      • 平均临床医生间一致性的ICC为0.43 (95% CI: 0.295, 0.585) 。
      • ROUGE-L与临床医生评分的ICC为0.36 。BERTScore-F1与临床医生评分的ICC为0.44 。
      • 结论：LLM-Jury比标准词汇指标更好地反映了临床医生的判断，甚至略优于临床医生之间的平均一致性 。

    • LLM性能评估结果：

      • 总体性能 (Table 1)：
        • DeepSeek R1胜率最高（66%），宏平均分0.75 。
        • O3-mini胜率64%，宏平均分最高（0.77），尤其在临床决策支持类别中表现强劲 。
        • Claude系列（3.5/3.7 Sonnet）胜率63-64%，宏平均分0.73 。
        • Gemini 1.5 Pro胜率最低（24%），但胜场标准差也最低（0.08），表现出最一致的竞争性能 。
      • 各类别性能 (Figure 4, Section 2.3.1 Performance by Category)：
        • 多数模型在临床笔记生成 (0.74-0.85) 和患者沟通与教育 (0.76-0.89) 中得分最高 。
        • 在医学研究辅助 (0.65-0.75) 和临床决策支持 (0.61-0.76) 中表现中等 。
        • 在行政与工作流 (0.53-0.63) 中得分普遍较低 。
        • DeepSeek R1和O3-mini在多数类别领先 。
      • 成本-性能分析 (Figure 5, Table 3)：
        • 非推理模型GPT-40 mini ($805) 和Gemini 2.0 Flash ($815) 成本最低，胜率分别为0.39和0.42 。
        • 推理模型DeepSeek R1 ($1806) 和O3-mini ($1722) 成本较高，胜率分别为0.66和0.64 。
        • Claude 3.5 Sonnet ($1571) 在成本与性能之间提供了良好平衡，胜率约0.63，成本显著低于其他顶级模型 。

  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：

    • MedHELM框架（通过其35个基准）确实揭示了LLMs在不同医疗任务类别中的显著性能差异（例如，在沟通类任务中表现较好，在行政类任务中表现较差 ），这种细致的洞察是单一考试基准无法提供的。
    • LLM-Jury的评估结果与临床医生的判断具有良好的一致性（ICC=0.47），甚至超过了临床医生之间的平均一致性（ICC=0.43）和标准自动化指标 ，证明了其作为一种有效的、可扩展的开放式任务评估方法的可行性。
    • 成本-性能分析清晰地展示了不同模型在性能和经济成本之间的权衡（如Claude 3.5 Sonnet的性价比优势 ），为实际部署提供了指导。
    • 分类学的制定得到了临床医生的认可（96.7%的亚类分配正确率） ，表明其结构能有效反映医疗专业人士对工作的概念划分。

四、这篇论文到底有什么贡献？论文的研究成果将给业界带来什么影响？有哪些潜在的应用场景和商业机会？作为工程师的我应该关注哪些方面？

  1. 论文贡献 论文的核心贡献有三点 ：

    • 临床医生验证的医学任务分类学：提出了一个包含5大类、22个亚类、121项任务的层级分类系统，该系统由29位临床医生共同开发和验证，能够清晰、离散地组织医疗任务 。
    • 全面的基准套件：开发了一个包含35个基准测试的套件（17个现有，18个新增或重构），这些基准完整覆盖了分类学中的所有类别和亚类，其中许多基准基于EHR数据或模拟真实临床场景 。
    • LLMs的系统性比较与评估方法改进：对9个前沿LLM使用此基准套件进行了系统性评估，并引入了与临床医生判断高度一致的LLM-Jury评估方法用于开放式任务，同时进行了成本-性能分析，为实际部署提供了洞察 。

  2. 给业界带来的影响

    • 设定医疗LLM评估新标准：MedHELM通过提供一个全面、真实世界导向、且由临床医生验证的评估框架，有望成为行业内评估和比较医疗LLM能力的新标杆，推动超越简单医学考试成绩的评估范式 。
    • 指导LLM的研发与优化方向：评估结果揭示了当前LLMs在不同医疗任务类别上的优势（如临床笔记生成、患者沟通）和劣势（如行政与工作流） ，为AI开发者指明了模型改进和优化的方向。
    • 加速医疗AI的负责任部署：通过更准确地衡量LLM在真实医疗任务中的性能和成本，MedHELM能帮助医疗机构更明智地选择和部署LLM应用，降低盲目应用的风险，促进AI在医疗领域的安全有效落地 。
    • 促进学术界与产业界的合作：MedHELM的开放排行榜、代码库和文档为学术研究者和行业开发者提供了一个共同的平台，有助于协作改进AI评估方法和模型能力 。
    • 提高对真实世界数据和任务复杂性的认识：强调了在评估AI医疗应用时，使用真实世界数据（或高度模拟真实场景的数据）以及覆盖临床工作全流程任务的重要性 。

  3. 潜在的应用场景和商业机会 MedHELM本身是一个评估框架，其直接商业机会可能在于：

    • 第三方LLM医疗能力评测与认证服务：基于MedHELM框架，为LLM开发者或医疗机构提供独立的模型性能评估、基准测试和认证服务。
    • 咨询服务：为医疗机构提供如何根据MedHELM的评估结果选择、定制和部署适合其特定需求的LLM解决方案的咨询。
    • MedHELM框架的扩展与维护：围绕MedHELM生态，开发更专业的基准、更先进的评估指标（如实例级评估标准 ），或针对特定医疗子领域的定制化评估方案。

    由MedHELM评估结果所揭示的模型能力差异，间接指向以下商业机会：

    • 针对特定医疗任务优化的LLMs：开发在MedHELM揭示的弱项（如行政与工作流 ）或特定高价值场景（如临床决策支持）中表现突出的专用LLM。
    • 集成高性能LLM的医疗解决方案：基于MedHELM评估选择出性价比高或特定任务能力强的LLM，将其集成到EHR系统、临床工作流软件、患者门户等医疗IT产品中。

  4. 作为工程师的我应该关注哪些方面？

    • LLM评估方法论：理解如何设计全面的、多维度（性能、成本、任务覆盖度）的LLM评估方案，特别是针对特定行业（如医疗）的应用。
    • 基准设计与开发：如何根据一个领域（如医疗）的任务分类学，去搜集、构建或改造数据集，形成有效的基准测试。关注提示（prompt）设计、上下文构建和评估指标选择 。
    • LLM-Jury等自动化评估技术：学习如何利用LLM本身来评估其他LLM的开放式输出，包括“陪审团”的构建、评分标准的设计（如准确性、完整性、清晰度 ）、以及如何验证这种自动化评估与人类专家判断的一致性。
    • 真实世界数据的处理与挑战：在医疗领域，这意味着要关注EHR数据的特点（结构化与非结构化并存、数据噪声、隐私保护等），以及如何将其有效用于LLM的评估和训练。
    • 成本效益分析：在模型选型和部署时，不仅要考虑性能，还要评估其经济成本（如API调用费用、计算资源消耗） 。
    • 特定任务的性能瓶颈：关注MedHELM评估中LLMs表现较差的领域（如行政与工作流 ），思考可能的技术原因（如训练数据缺乏、任务更复杂、需要特定推理能力等）和改进方向。
    • 开源工具与社区合作：MedHELM提供了代码库和贡献指南 ，工程师可以关注并参与这类开源项目，共同推动行业发展。

五、未来在该研究方向上还有哪些值得进一步探索的问题和挑战？这可能催生出什么新的技术和投资机会？

  1. 值得进一步探索的问题和挑战 (主要来自论文的讨论部分 )

    • LLM-Jury的进一步验证与泛化：虽然初步验证显示良好，但LLM-Jury在更广泛基准上的验证将增强其可信度 。其在不同类型开放式任务和不同LLM组合下的表现仍需探索。
    • 基准覆盖的均衡性：目前15个亚类只有一个基准 ，这限制了在这些代表性不足的领域得出稳健性能结论的能力。需要为这些领域开发更多高质量基准。
    • 实例级评估标准（Instance-level Rubrics）：当前的评估标准主要在基准层面，但对于主观性强或上下文依赖的医疗任务（可能没有唯一的“黄金标准”答案），实例级的、更细致的评估标准可能更有效 。
    • 理解弱势领域的性能瓶颈：“行政与工作流”是所有模型表现最差的类别 。深入理解其原因——是训练数据限制、任务固有复杂性，还是分布偏移——对于安全部署至关重要 。
    • 处理真实EHR数据的复杂性：虽然MedHELM引入了EHR相关的基准，但真实EHR的动态性、不完整性、多模态性（如影像数据）等仍对LLM构成巨大挑战。
    • 评估的动态性和持续性：LLM技术发展迅速，评估框架需要能够持续更新，适应新模型、新任务和新认知。
    • 安全性和偏见评估：除了任务性能，LLM在医疗应用中的安全性（如避免产生有害建议）和潜在偏见（如对不同人群的差异表现）也是关键评估维度，MedHELM未来可加强这些方面。

  2. 可能催生的新技术和投资机会

    • 自动化医疗基准生成平台：开发能够根据临床指南、EHR数据模式或专家知识，半自动或自动生成新的、符合MedHELM分类学的医疗任务基准的技术。
    • 高级LLM-Jury服务与技术：提供更智能、更可定制、解释性更强的LLM-Jury评估服务，可能集成CoT自评、事实性校验等高级功能，专门面向高风险行业（如医疗、金融）。
    • 领域适应性LLM优化工具：基于MedHELM这类框架的评估结果，开发能够自动识别模型弱点并进行针对性优化（如通过特定数据增强、微调策略）的工具或平台。
    • 医疗AI伦理与合规性评估模块：作为MedHELM这类框架的补充，开发专门评估医疗LLM伦理风险、数据隐私合规性、算法偏见等的模块和认证服务。
    • 针对“行政与工作流”等薄弱环节的专用AI解决方案：既然通用LLM在此表现不佳，那么开发专门针对医疗行政、财务、排班等场景优化的AI工具或LLM可能是一个市场机会。
    • 投资于高质量医疗数据集的创建与共享：MedHELM的构建凸显了高质量、多样化、贴近真实世界的数据集对于AI发展的重要性。在符合隐私和法规的前提下，投资于这类资源的建设将具有长期价值。

六、从 critical thinking 的视角看，这篇论文还存在哪些不足及缺失？又有哪些需要进一步验证和存疑的？

  1. 论文存在的不足及缺失

    • 私有数据集的透明度问题： benchmark套件中有14个数据集是私有的，以符合隐私和法规要求，并防止被纳入LLM训练数据 。虽然这在医疗领域有其合理性，但也限制了社区对这些特定基准的完全复现和审查。
    • LLM-Jury的潜在偏见：尽管LLM-Jury的构成（GPT-40, Claude 3.7 Sonnet, Llama 3.3 70B ）试图通过模型多样性来减少系统性偏见，但这些“裁判”LLM本身可能也带有其训练数据中的偏见，或对特定类型答案有固有偏好。这种偏见如何影响评估结果，论文中未做深入探讨。
    • 黄金标准答案的质量问题：论文提到在重构基准时发现一些黄金标准答案存在质量问题（如包含未提供给模型的上下文信息 ）。尽管通过敏感性分析显示模型排名未变，且LLM-Jury仅在需要时参考黄金标准 ，但这依然引出了一个问题：如果黄金标准本身不完美，基于它们的评估（即使是间接参考）的绝对准确性如何保证？
    • 成本估算的精确性：成本估算基于最大输出token用量，是一个上限估计 。不同模型实际生成的token数可能差异很大，这可能导致实际成本与估算成本有较大偏差，从而影响成本-性能排名的相对位置。
    • “任务”定义的粒度：分类学定义了121个任务 。这些任务的复杂度和重要性各不相同。在进行宏平均等总体评估时，所有任务（或基准）被同等对待 ，这可能无法完全反映模型在关键高价值任务上的真实能力。

  2. 需要进一步验证和存疑之处

    • LLM-Jury与临床医生一致性的稳定性：ICC为0.47的结果虽然令人鼓舞，但这是基于两个特定基准的子集得出的 。这一结论在更广泛、更多样化的医疗任务以及不同临床医生群体中的稳定性有待进一步验证。此外，平均临床医生间一致性为0.43 ，本身不算非常高，这可能反映了医疗任务评估固有的主观性。
    • “推理模型”的界定与性能归因：论文将DeepSeek R1和O3-mini归为“高级推理模型”并观察到其优越性能 。但这些模型具体因何种“推理能力”表现更好，是更强的逻辑演绎、知识调用，还是其他因素，MedHELM框架本身可能无法直接揭示其内在机制。
    • 分类学动态适应性：医疗实践和技术是不断发展的。当前的分类学未来是否需要以及如何进行更新和调整以保持其相关性和全面性，是一个需要考虑的问题。
    • 对罕见病或复杂病例的处理能力：当前的基准可能更多地代表常见病和典型场景。LLMs在处理罕见疾病、复杂合并症或非典型表现病例时的性能如何，需要专门的基准和评估。
    • 多轮对话与上下文跟踪能力：虽然MedHELM旨在超越简单的单轮问答，但真实临床交互往往是多轮、动态的。当前框架对LLM在长程、复杂对话中保持上下文理解和连贯推理的能力评估可能还不够充分。

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