论文信息
标题 (Title)：Toward Better EHR Reasoning in LLMs: Reinforcement Learning with Expert Attention Guidance
作者 (Authors)：Yue Fang, Yuxin Guo, Jiaran Gao, Hongxin Ding, Xinke Jiang, Weibin Liao, Yongxin Xu, Yinghao Zhu, Zhibang Yang, Liantao Ma, Junfeng Zhao, Yasha Wang
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2508.13579v1
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：尽管大语言模型 (LLMs) 在处理医疗文本方面表现出色，但在基于电子健康记录 (EHR) 的预测任务上性能不佳，因为它们难以对高维度的时序结构化数据进行有效建模
。现有方法通常采用混合范式，LLM 仅作为知识检索器，未能提升其内在推理能力，并继承了传统深度学习 (DL) 模型的泛化局限性 。本研究旨在提出一个新框架，通过“专家注意力引导”来从根本上增强 LLM 对 EHR 数据的内在推理能力。 方法 (Methods)：研究提出了一个名为 EAG-RL 的两阶段训练框架
。 阶段一（专家引导的轨迹蒸馏），使用专家引导的蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 来构建高质量、分步骤的推理轨迹，以有效初始化 LLM 的策略
。 阶段二（注意力对齐的策略优化），通过强化学习进一步优化策略，其核心是设计一个奖励函数，使 LLM 的注意力与专家 EHR 模型（一个在 EHR 数据上训练的专用 DL 模型）识别出的临床关键特征对齐
。 结果 (Results)：在两个真实世界的 EHR 数据集 (MIMIC-IV, TJH) 上的大量实验表明，EAG-RL 框架平均将 LLM 的内在 EHR 推理能力提升了 14.62%
。此外，该框架还显著增强了模型对特征扰动（如顺序变化）的鲁棒性以及对未见过的临床领域的泛化能力 。 结论 (Conclusion)：EAG-RL 框架通过巧妙地将专家 DL 模型的注意力模式蒸馏给 LLM，有效地提升了 LLM 对复杂 EHR 数据的内在推理能力
。研究结果证明了该方法在现实世界临床预测任务中部署的巨大潜力，使其更准确、更鲁棒、更具泛化性 。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：LLMs 在处理非结构化医疗文本（如临床笔记分类、报告摘要）方面已展现出强大能力，但在处理以时序数值为主的结构化 EHR 数据时，其性能远不如为特定任务优化的传统深度学习模型（本文称之为“专家 EHR 模型”）
。然而，这些专家模型虽然准确，但泛化能力差，对特征顺序、编码方式的变化非常敏感，限制了其在不同医疗机构间的应用 。LLMs 因其强大的泛化潜力，被期望成为能够稳健解释异构 EHR 数据的统一推理引擎 。 核心研究问题 (RQs)：
如何构建高质量、模仿临床医生思维（分步子问题推理）的训练数据，以有效初始化 LLM 的 EHR 推理策略？
如何从专家 EHR 模型中提取可靠的监督信号，并将其用于指导 LLM 的注意力，以解决两个模型间的架构和语义差异？
如何设计 RL 奖励机制，以鼓励模型探索更多样的、信息量高的临床推理模式，避免陷入局部最优（例如，只关注少数几个常见的风险因素）？
核心研究问题是否是一个新的问题？ 是。虽然“提升 LLM 在 EHR 上的表现”是一个持续的研究方向，但本文提出的解决方案是全新的。它不再将 LLM 视为一个黑盒或简单的工具调用者，而是首次系统性地提出了一个框架，旨在通过蒸馏专家 DL 模型的“注意力”模式来从根本上（intrinsically）增强 LLM 自身的推理能力，这是一个全新的视角和方法论。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究：
混合/工具使用范式：将 LLM 作为静态的先验知识检索器，而实际的预测任务由下游的专家 DL 模型完成
。这种方法未能提升 LLM 自身的推理能力，并且继承了 DL 模型泛化能力差的缺点 。 监督微调 (SFT)：直接在 EHR 数据上微调 LLM
。但由于缺乏高质量、分步骤的临床推理过程数据，SFT 容易过拟合到狭窄的推理模式上，影响其在复杂场景下的泛化能力 。
研究缺口 (Gap)：
缺乏对 LLM 内在能力的提升：现有方法大多是“绕过”LLM 的弱点，而不是“修复”它。缺乏一个能够直接增强 LLM 对结构化、时序性 EHR 数据进行复杂推理的核心能力的框架。
缺乏高质量的推理监督信号：真实世界中医生如何分析 EHR 的分步推理数据非常稀缺
。同时，如何将专家 DL 模型的隐式知识（如注意力权重）转化为对 LLM 有效的、无噪声的监督信号，是一个尚未解决的难题 。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：本文的核心目标是设计、实现并验证一个名为 EAG-RL 的新颖框架，通过强化学习和专家注意力引导，从根本上提升 LLM 的 EHR 推理能力，使其在临床预测任务中达到更高的准确性、鲁棒性和泛化性。
核心假设/命题：
通过 RL 模仿医生“假设-演绎”的分步子问题推理过程，可以增强 LLM 的 EHR 推理能力
。 Transformer-based 专家 EHR 模型的注意力机制能够捕捉到临床上最重要的特征，这些注意力模式可以被“蒸馏”出来作为指导 LLM 学习的宝贵监督信号
。 一个结合了“专家引导的 MCTS 初始化”和“注意力对齐的 RL 优化”的两阶段框架，能够稳定且有效地训练出强大的 EHR 推理 LLM。
2. 研究设计与方法 (Methodology)
2.1. 研究范式与方法论 (Research Paradigm & Methodology)
研究范式：本研究是定量研究，通过在两个真实世界的 EHR 数据集上进行严格的实验，使用 AUROC 和 AUPRC 等公认的量化指标来评估所提出的 EAG-RL 框架的性能。
方法论：研究采用了一种创新的两阶段训练框架 (EAG-RL)，该框架结合了蒙特卡洛树搜索、监督微调和强化学习。
阶段一：专家引导的轨迹蒸馏 (Expert-Guided Trajectory Distillation)
推理轨迹生成：首先，通过精心设计的提示 (Prompt) 引导 LLM 将复杂的 EHR 预测任务分解为一系列<Subquestion>和<Answer>对，模拟医生的分步推理过程
。 专家引导的 MCTS：使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 在子问题构成的推理空间中进行探索，以构建高质量的推理轨迹
。 关键创新点在于，MCTS 的探索过程由一个预训练的专家 EHR 模型 (Concare) 的注意力信号进行引导，优先探索那些关注到临床关键特征的路径
。 轨迹级 SFT：选取 MCTS 发现的奖励最高的推理轨迹，对 LLM 进行监督微调，以完成策略的有效初始化
。
阶段二：注意力对齐的策略优化 (Attention-Aligned Policy Optimization)
注意力对齐奖励：设计了一个复合奖励函数。其中，核心是注意力对齐奖励 (mathcalR_att)，通过计算 LLM 在最终答案中明确列出的“重要特征”集合与专家模型高注意力特征集合之间的 Jaccard 相似度来量化
。 熵感知自适应裁剪：为了鼓励模型探索更多样化的高信息量推理路径，引入了一种自适应裁剪机制。该机制根据模型对重要特征的预测熵动态调整 RL 算法中的裁剪边界，对不确定但有潜力的推理路径给予更大的更新力度
。
论文中提到的解决方案之关键是什么？ 解决方案的关键在于跨模型范式的知识蒸馏。它巧妙地将一个在结构化数据上表现优异但泛化能力较弱的专家 DL 模型的“隐式知识”（即注意力权重），转化为对一个泛化能力强但对结构化数据不敏感的 LLM 的“显式监督信号”（即奖励函数），从而实现了优势互补。
跟之前的方法相比有什么特点和优势?
提升内在能力：与仅将 LLM 用作工具的混合方法不同，EAG-RL 直接训练和优化 LLM 本身，从根本上提升其对 EHR 数据的推理能力
。 高质量的监督：通过专家引导的 MCTS，EAG-RL 能够生成比随机采样或简单 SFT 更符合临床逻辑、质量更高的训练数据，解决了 SFT 数据稀缺和质量不高的问题
。 细粒度的奖励：注意力对齐奖励提供了一个比“最终预测是否正确”更细粒度、更丰富的监督信号，它奖励的是“正确的推理过程”，而不仅仅是“正确的结果”
。 鼓励有效探索：熵感知的自适应裁剪机制解决了标准 RL 算法容易过早收敛于“安全”但平庸策略的问题，鼓励模型探索更有价值的推理路径
。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源：研究使用了两个公开的真实世界 EHR 数据集
。 MIMIC-IV：包含 2008-2019 年间 ICU 的去标识化记录
。 TJH：包含带临床注释的结构化住院病人数据
。
样本：遵循先前研究的标准流程对数据进行预处理，包括按时间聚合、使用末次观测值补全 (LOCF) 填充缺失值，并选取至少有两次就诊记录的患者
。数据集被分为训练集、验证集和测试集 。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
推理轨迹：操作化为一系列由
<Subquestion>和<Answer>标签包裹的文本对，最终以<Final subquestion>,<Important Features>, 和<Final answer>结束。 专家注意力：由预训练的 Concare 模型（一个基于 Transformer 的 EHR 预测模型）在给定患者数据上生成的注意力权重最高的特征集合 mathcalC_exp
。 LLM 注意力：由 LLM 在其最终答案的
<Important Features>标签中明确列出的特征集合 mathcalC。 注意力对齐奖励 ()：通过计算两个特征集合的 Jaccard 相似度来测量：mathcalR∗att=frac∣mathcalCcapmathcalC∗exp∣∣mathcalCcupmathcalC_exp∣
。 模型性能：使用两个广泛接受的指标进行测量：AUROC（受试者工作特征曲线下面积）和 AUPRC（精确率-召回率曲线下面积），这两个指标尤其适用于不平衡数据集
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
显著的性能提升：EAG-RL 在所有数据集、所有任务（死亡率和再入院预测）和所有基准 LLM 上，均一致且显著地优于所有基线方法，平均性能提升达到 14.62%
。 两阶段框架的协同效应：消融实验证明，框架的两个阶段缺一不可。移除阶段一（专家引导的初始化）或阶段二（RL 优化）都会导致性能大幅下降，证明了高质量初始化和基于奖励的策略优化的协同作用至关重要
。 注意力对齐奖励的有效性：移除注意力对齐奖励（w/o mathcalR_att）会导致性能明显下降，证实了利用专家注意力作为辅助监督信号的有效性
。 卓越的鲁棒性和泛化性：
抗扰动性：在特征顺序被随机打乱时，专家 DL 模型 (Concare) 的性能急剧下降，而 EAG-RL 训练的 LLM 表现稳定，证明其学到了更深层次的、与顺序无关的语义推理能力
。 跨数据集泛化：在 MIMIC-IV 数据集上训练的模型，直接在 TJH 数据集上进行测试（OOD 测试），其性能远超所有基线模型，表明 EAG-RL 学习到了可迁移的临床模式，而非特定于数据集的“捷径”
。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
表 1：主要性能对比 (Performance comparison on TJH and MIMIC-IV datasets)
图表内容：该表详细列出了三种不同规模的 LLM（Qwen2.5-7B/3B, LLaMA3.1-8B）在两个数据集的三个预测任务上，采用不同方法（提示、SFT、RL）的 AUROC 和 AUPRC 得分。
揭示的关系/趋势：最核心的趋势是，EAG-RL (Stage-1+Stage-2) 的得分在几乎所有设置中都是最高的
。这清晰地表明了 EAG-RL 框架相对于简单提示、标准 SFT 和其他 RL 方法的优越性。同时，EAG-RL(Stage-1) 的性能也优于标准 SFT，证明了专家引导 MCTS 生成高质量轨迹的价值 。
图 4：特征顺序扰动下的鲁棒性测试 (Robustness to feature order perturbation)
图表内容：该图展示了在不同比例（20%到100%）的特征顺序被随机打乱时，EAG-RL、基础 LLM 和专家模型 (Concare) 在 MIMIC-IV 死亡率预测任务上的 AUROC 和 AUPRC 性能变化。
揭示的关系/趋势：Concare 模型（绿色线）对顺序扰动极其敏感，性能随扰动增加而急剧下降
。相比之下，EAG-RL（红色线）的性能曲线非常平缓，即使在 100% 特征被打乱的情况下，其性能依然保持在较高水平，远超其他模型 。这有力地证明了 EAG-RL 能够帮助 LLM 学习到一种与特征顺序无关的、更本质的临床推理能力。
图 5：跨数据集泛化能力测试 (Cross-Dataset generalization from MIMIC-IV to TJH)
图表内容：该图展示了在 MIMIC-IV 上训练的模型在 TJH 数据集上进行死亡率预测的性能。
揭示的关系/趋势：EAG-RL 在这个 OOD 场景下取得了最高的 AUROC 和 AUPRC，显著优于同样条件下训练的专家模型 Concare、基础 LLM 和 Vanilla SFT 模型
。这表明 EAG-RL 学习到的推理策略具有很强的可迁移性，能够适应不同数据分布的医疗环境。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
结果解读：研究结果表明，EAG-RL 框架成功地解决了 LLM 在处理结构化 EHR 数据时的核心难题。它不仅提升了预测的准确性，更重要的是通过引导 LLM 关注临床关键特征，培养了其内在的、可泛化的、鲁棒的推理能力。这标志着 LLM 在临床应用中从一个“文本处理工具”向一个“数据推理引擎”的转变。
回答研究问题：是的，研究结果完美地回答了引言中提出的所有挑战：
通过专家引导的 MCTS 成功构建了高质量的初始化轨迹
。 通过 Jaccard 相似度计算，成功地将专家注意力转化为对 LLM 有效的奖励信号
。 通过熵感知的自适应裁剪，有效鼓励了模型进行多样化的推理探索
。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
对现有理论的贡献：本研究最主要的理论贡献是提出了一个新颖的跨架构知识蒸馏范式。传统知识蒸馏通常是在同类模型间（如大模型到小模型）传递预测结果（logits）。而 EAG-RL 实现了从一个高度专业化的 DL 模型到一个通用 LLM 之间的知识传递，且传递的不是最终结果，而是**“推理过程”的中间产物——注意力**。这为如何融合不同架构模型的优势，特别是如何让 LLM 学习专用模型在处理特定类型数据上的“直觉”，提供了全新的理论框架和实践路径。
论文的研究成果将给业界带来什么影响? 对于 AI 医疗行业，这项成果提供了一套立即可用的、能显著提升 LLM 临床预测能力的训练方法。公司可以利用该框架来训练自己的 LLM，使其能够更可靠地处理来自不同医院、格式各异的 EHR 数据，从而开发出更强大、更受信赖的临床决策支持系统。这不仅能提高产品的竞争力，也使得基于 LLM 的预测模型在真实临床环境中的部署变得更加可行和安全。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对模型开发者：提供了一个具体可操作的流程，用于将在结构化数据上表现优异的小模型的能力“迁移”给 LLM，这不仅限于医疗领域，也可能适用于金融（时序数据）、物流等其他依赖结构化数据推理的行业。
对临床应用：基于 EAG-RL 训练的模型将更加可靠。它们对 EHR 系统中常见的数据不一致（如特征顺序变化）不敏感，并且能够更好地泛化到新的医院或患者群体，这对于开发可广泛部署的临床 AI 工具至关重要。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性：
数据范围有限：评估仅限于两个 EHR 数据集
。 模型规模有限：实验使用的模型最大为 8B，更大模型的表现有待探索
。 单一专家来源：知识仅从一个专家 EHR 模型中蒸馏而来，可能无法捕捉多样的临床推理模式
。
未来研究：
扩展监督来源：探索除注意力之外更丰富的监督信号
。 多专家蒸馏：整合来自多个不同专家模型的知识，以捕捉更多样化的临床视角
。 构建基础 EHR 模型：将该框架扩展到更多样化的 EHR 数据集，以构建一个更通用的基础 EHR 推理模型
。
5. 结论 (Conclusion)
本文提出了 EAG-RL，一个创新的两阶段训练框架，通过专家注意力引导，显著增强了 LLM 的内在 EHR 推理能力
。实验证明，该框架不仅在多个临床预测任务上取得了平均 14.62% 的性能提升，还增强了模型的鲁棒性和跨数据集泛化能力 。这些结果凸显了 EAG-RL 在现实世界临床部署中的潜力，为构建更准确、更可靠的下一代临床 AI 系统开辟了新路径 。
6. 核心参考文献 (Core References)
[1] Ma, L., Zhang, C., Wang, Y., et al. (2020). Concare: Personalized clinical feature embedding via capturing the healthcare context.
In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence.
这篇文献提出了 Concare 模型，即本研究中用作“专家 EHR 模型”以提供注意力指导的核心组件。
[2] Shao, Z., Wang, P., Zhu, Q., et al. (2024). Deepseekmath: Pushing the limits of mathematical reasoning in open language models.
arXiv preprint arXiv:2402.03300.
这篇文献可能介绍了 GRPO 算法，是 EAG-RL 框架中 RL 阶段所基于的先进策略优化算法。
[3] Yu, Q., Zhang, Z., Zhu, R., et al. (2025). Dapo: An open-source Ilm reinforcement learning system at scale.
arXiv preprint arXiv:2503.14476.
这篇文献提出了 DAPO 算法，EAG-RL 的“熵感知自适应裁剪”机制是对其思想的进一步发展和优化。
[4] Brown, K. E., Yan, C., Li, Z., et al. (2024). Not the models you are looking for: Traditional ML outperforms LLMs in clinical prediction tasks.
medRxiv.
这篇文献是确立本研究问题重要性的关键背景文献之一，它指出了 LLM 在临床预测任务上不如传统 ML 模型的现状。
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