论文信息
标题 (Title)：MedRepBench: A Comprehensive Benchmark for Medical Report Interpretation
作者 (Authors)：Fangxin Shang, Yuan Xia, Dalu Yang, Yahui Wang, Binglin Yang
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2508.16674
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：尽管近期的视觉语言模型（VLM）和大型语言模型（LLM）已展现出通用的文档理解能力，但目前仍缺乏一个标准化的基准来评估它们对医疗报告进行结构化解读的质量
。本研究旨在通过引入 MedRepBench 来解决这一问题，这是一个专为评估端到端 VLM 在结构化医疗报告理解任务上的性能而设计的综合性基准 。 方法 (Methods)：研究构建了 MedRepBench 数据集，包含 1,900 份来自真实世界的、经过匿名化处理的中文医疗报告
。该基准设计了两种互补的评估协议：(1)客观评估，通过衡量结构化临床项目（如项目名称、值、单位等）的字段级召回率（field-level recall）来进行 ；(2) 自动化主观评估，使用一个强大的 LLM 作为评分代理，评估模型生成内容的事实性、可解释性和推理质量
。 结果 (Results)：实验发现，在没有光学字符识别（OCR）辅助的情况下，端到端 VLM 的性能与有 OCR 辅助的“OCR+LLM”流水线之间存在显著差距
。基于该基准的客观指标，研究设计了一个奖励函数，并使用组相对策略优化（GRPO）强化学习方法对一个中等规模的 VLM 进行了优化，使其召回率提升了 6% 。 结论 (Conclusion)：MedRepBench 的建立旨在推动鲁棒、具备布局感知能力且完全基于视觉的医疗文档理解技术的发展
。研究表明，尽管 OCR+LLM 流水线性能强大，但其存在布局信息丢失和延迟等问题 ，而端到端的 VLM 是更有前景的技术方向 。通过基准驱动的强化学习优化，可以有效提升 VLM 的性能 。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：医疗报告解读在现代医疗保健中至关重要，它既能为患者提供易于理解的解释，也能促进临床系统间高效的信息交换
。随着医疗系统电子化的普及，对自动化、可扩展的报告解读方案的需求日益增长 。 核心研究问题：本文的核心任务是医疗报告的结构化解读，即从报告图像中提取结构化的临床发现，并生成面向患者的、基于事实内容的解释
。当前模型面临的核心挑战源于真实世界医疗报告的复杂性：(1)多样的采集方式（拍照、截图、电子文档）；(2) 多变的图像质量（遮挡、折痕、光照问题）；(3) 异构的布局风格（缺乏统一格式标准） 。 是否是新问题：这个问题并非全新，但现有工作并未充分评估现代 VLM 和 LLM 在结构化解读真实世界医疗报告方面的性能，尤其是在无需 OCR 预处理的端到端场景下
。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究：现有研究主要集中在医疗报告的生成（即生成叙述性描述）或基于干净图像/文本的视觉问答（VQA）上
。虽然一些通用文档理解基准已经存在，但它们并非针对医疗报告的噪声、版式多变性和 medically grounded extraction（基于医学根据的提取）等特性 。 研究缺口：当前研究领域存在一个明显的缺口：缺乏一个能够全面评估模型在处理嘈杂、格式多样的真实世界医疗报告图像时进行端到端结构化解读能力的基准
。现有的 VQA 基准通常假设输入是干净的 OCR 文本或使用合成模板，未能解决该问题 。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：
引入MedRepBench，一个专为评估真实世界中文医疗报告结构化解读而设计的大规模基准
。 对当前主流的开源 VLM 和 LLM 在此任务上的性能进行全面评估
。 探索并验证基于该基准定义的奖励信号，通过强化学习（GRPO）来优化 VLM 性能的可行性与效果
。
核心假设/命题：本文的核心假设是，一个专门设计的、包含客观和主观双重评估协议的基准，能够有效衡量并推动 VLM 在端到端医疗报告解读任务上的进步。同时，一个与任务目标（如字段级召回率）紧密对齐的奖励函数，可以通过强化学习显著提升 VLM 的结构化信息提取能力。
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：本研究采用定量 (Quantitative) 的基准测试范式。
方法论：
基准构建 (Benchmark Construction)：从 8,000 份真实报告中筛选出 1,900 份高质量样本，并使用先进的 OCR 系统和 LLM (DeepSeek-R1) 生成高质量的结构化 JSON 格式作为“事实基础”（ground-truth）
。 双重评估协议 (Dual Evaluation Protocol)：
客观评估：针对检验报告，评估模型提取五个核心字段（项目名称、值、单位、参考范围、异常标志）的能力，主要指标是平均召回率 (Average Recall)
。 主观评估：使用 LLM (DeepSeek-R1) 作为自动评估器，对模型生成的解释性文本从事实准确性、推理有效性和伦理合规性三个维度进行 3 点制（0-2分）评分
。
强化学习优化 (Reinforcement Learning Optimization)：将医疗报告解读任务视为一个序列决策过程，模型根据输入（图像或OCR文本）生成结构化的 JSON 动作
。使用客观评估中的平均召回率作为奖励信号，并采用组相对策略优化 (GRPO) 算法对 VLM 进行微调 。
解决方案之关键：关键在于创建了一个贴近真实世界复杂性的基准 (MedRepBench)，并设计了一套包含客观和主观维度的、可自动化的评估流水线。这不仅能衡量现有模型的性能，还能为模型优化（如强化学习）提供明确的、可量化的奖励信号。
与之前方法的特点和优势：与之前依赖 BLEU、ROUGE 等文本相似度指标的评估方法不同，MedRepBench 的字段级召回率评估能更精确地衡量结构化信息的提取质量
。同时，其自动化主观评估框架比纯人工评估更具可扩展性，且经证明与人类专家判断具有高度一致性（Cohen's Kappa = 0.82） 。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源：数据来源于一个私有的、真实的医疗数据源，最终构建了一个包含 1,900 份经过匿名化处理的中文医疗报告的数据集
。 样本特征：该数据集具有高度多样性
： 部门：涵盖妇科 (Gynecology)、消化科 (Gastrointestinal) 等多个临床科室
。 文档类型：包括检验报告 (Lab Report) 和检查报告 (Exam. Report)
。 采集方式：包括照片 (Photo)、截图 (Screenshot) 和电子文档 (e-Doc.)
。 患者 demographics：覆盖了广泛的性别和年龄分布
。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
客观评估：关键变量是五个字段的召回率 (Recall)，计算公式为：
。最终的客观指标是这五个字段召回率的平均值 。 主观评估：关键变量是 LLM 评估器给出的0-2分的离散分数
。由此衍生出两个指标： 可接受率 (Acceptability Rate) (得分≥1的样本比例) 和优秀率 (Excellence Rate) (得分=2的样本比例)
。 强化学习：奖励 (Reward) 被直接定义为客观评估中的平均召回率
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
端到端 VLM 存在性能差距：在没有 OCR 的情况下，VLM 的性能显著低于有 OCR 辅助的流水线，平均字段级召回率下降了 10-20%，这表明 VLM 在视觉-文本对齐和结构化推理方面仍有很大的提升空间
。 RL 优化效果显著：通过使用 GRPO 算法和 MedRepBench 提供的召回率奖励，一个 8B 参数的 VLM (Ours-GRPO) 在无 OCR 的客观评估中取得了 +6% 的召回率提升，其性能甚至超过了一些更大参数的基线模型
。 OCR+LLM 并非完美方案：尽管 OCR+LLM 流水线在客观和主观指标上表现优异，但它严重依赖 OCR 质量，会产生级联错误，并且由于丢失了视觉布局信息，有时会生成在临床上不合理的解释
。 LLM 评估器可靠性高：自动化 LLM 评估器的评分结果与人类专家的判断高度一致，准确率达到 88.3%，Cohen's Kappa 系数为 0.82，证明了其作为可扩展评估工具的可行性
。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图 3a: 无 OCR 输入下 VLM 的平均召回率
内容解读：该散点图展示了在端到端（无OCR）设置下，不同 VLM 的平均召回率与其参数量的关系
。 关键数据：蓝色的 ▲ 标记（Ours-GRPO）代表经过 RL 优化的 8B 模型，其平均召回率（79.45%）在图的纵轴上处于最高位置，超过了参数量更大的 LLaMA-4-Maverick (17B) 和 Qwen2.5-VL (32B) 等模型
。这直观地证明了 benchmark 驱动的 RL 优化能以更小的模型尺寸实现更高的性能。
表 5: Ours-GRPO 与基线模型的结构化字段级召回率 (%) 对比
内容解读：该表直接对比了作者训练的 SFT 基线模型 (Ours-SFT) 和 RL 优化模型 (Ours-GRPO) 与其他 SOTA 模型在有无 OCR 情况下的平均召回率
。 关键数据：在无 OCR 条件下，Ours-GRPO 的平均召回率为 79.45%，比其 SFT 基线 (73.31%) 提升了约 6%
。并且，该成绩也高于参数量更大的 LLaMA-4-Maverick (78.60%) 和 QwenVL2.5-32B (77.41%) 。这为 RL 优化的有效性提供了强有力的数值证据。
图 4: LLM 评估器与人类专家评分的混淆矩阵
内容解读：该图比较了 LLM 自动评估器和三位人类专家多数投票的评分结果
。 关键数据：对角线上的数值（19, 16, 18）远大于非对角线上的数值，显示出高度的一致性
。整体准确率为 88.3%，Kappa 值为 0.82（“substantial agreement”级别），表明 LLM 评估器是可靠的 。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
研究发现清楚地揭示了当前 VLM 在处理真实世界医疗文档时的核心短板：即在没有高质量 OCR 文本作为“拐杖”时，其直接从图像中提取结构化信息的能力尚有不足
。这回答了引言中提出的核心问题，并量化了这一性能差距。 同时，RL 优化的成功表明，只要有明确、可量化的目标（如 MedRepBench 提供的召回率指标），模型就能被引导向正确的方向学习，从而弥补部分性能差距，这为未来 VLM 的发展提供了有效的优化路径
。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
方法论贡献：本文最大的贡献在于创建并验证了一个综合性的基准（MedRepBench），填补了医疗报告结构化解读领域的评估空白
。这套基准不仅提供了一个高质量的数据集，更重要的是，它提出了一套可复现、可扩展的“客观+主观”双轨评估框架。 实践验证贡献：本文为应用强化学习（特别是GRPO）优化 VLM 在特定文档理解任务上的性能提供了一个成功的范例
。它证明了将领域特定的、可量化的指标（如字段级召回率）作为奖励信号，是一种比单纯依赖大规模监督微调更高效的优化手段。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对于模型开发者：MedRepBench 提供了一个“靶场”，可以用来评估和迭代 VLM 在医疗文档处理方面的能力。研究结果明确指出，未来的研发重点应放在提升 VLM 的端到端、布局感知能力上，而不是过度依赖脆弱的 OCR+LLM 两阶段流水线
。 对于医疗 AI 应用：RL 优化后的 8B 模型能超越更大的模型，这一发现对于实际部署具有重要意义。它表明，通过针对性优化，可以在保持较低计算成本的同时，实现满足临床需求的性能，这有助于推动 AI 技术在资源有限的环境中落地。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性：
语言限制：当前基准仅包含中文医疗报告，其结论在其他语言上的普适性有待验证
。 模型范围：评估仅限于开源模型，未包含 GPT-4 等强大的商业闭源模型
。 Ground-truth 来源：事实基础数据是通过 LLM 自动标注的，可能存在潜在的系统性偏差
。
未来研究：本研究旨在推动鲁棒、布局感知、完全基于视觉的医疗理解模型的发展
。未来的工作可以围绕扩展 MedRepBench 到更多语言和更多类型的医疗文档，以及探索更先进的 VLM 架构和训练方法来缩小无 OCR 场景下的性能差距。
5. 结论 (Conclusion)
本文成功引入了 MedRepBench，一个用于评估 VLM 端到端医疗报告解读能力的综合性基准。该基准包含客观的字段级召回率指标和主观的 LLM 自动评分框架
。实验结果揭示了当前 VLM 在无 OCR 辅助时面临的挑战，并验证了 OCR+LLM 流水线虽性能较好但存在根本缺陷 。最重要的是，研究证明了利用 MedRepBench 定义的奖励信号进行强化学习，可以显著提升中等规模 VLM 的性能，为未来开发更高效、更可靠的医疗文档理解模型指明了方向 。
6. 核心参考文献 (Core References)
Guo, D.; et al. 2025. Deepseek-r1: Incentivizing reasoning capability in llms via reinforcement learning. arXiv preprint.
这篇文献至关重要，因为 DeepSeek-R1 模型在 MedRepBench 中被用作生成事实基础数据和进行自动化主观评估的核心工具
。
Shao, Z.; et al. 2024. Deepseekmath: Pushing the limits of mathematical reasoning in open language models. arXiv preprint.
这篇文献是本研究采用的强化学习算法——组相对策略优化 (GRPO) 的来源之一，为其优化方法提供了理论基础
。
Zhu, J.; et al. 2025. Internv13: Exploring advanced training and test-time recipes for open-source multimodal models. arXiv preprint.
InternVL3-8B 是本研究中被选为基础模型进行强化学习优化的对象，是实验的核心模型之一
。
Liu, X.; et al. 2023. LLM-as-a-Judge: Evaluating NLG with Large Language Models. In ACL.
这篇文献支持了 MedRepBench 中使用 LLM 作为自动评估器（即主观评估）的方法论，是该评估协议有效性的重要参考。
Moon, J. H.; et al. 2025. Lunguage: A Benchmark for Structured and Sequential Chest X-ray Interpretation. arXiv preprint.
该文献被引用作为相关工作，用于界定本研究（医疗报告解读）与相似任务（如X光片结构化解读）的区别与联系，帮助定位 MedRepBench 的学术贡献
。
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