论文信息
标题 (Title)：How to Evaluate Medical AI
作者 (Authors)：Ilia Kopanichuk, Petr Anokhin, Vladimir Shaposhnikov, Vladimir Makharev, Ekaterina Tsapieva, Iaroslav Bespalov, Dmitry V. Dylov, Ivan Oseledets
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2509.11941
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：在评估医疗人工智能（AI）时，传统的准确率、召回率等绝对指标因未能考虑医学专家判断中固有的可变性，导致评估结果不稳定。本研究的目标是提出并验证一套新的评估方法，通过将AI的表现与多位专家的意见范围进行比较，从而提供一个更稳定、更现实且与临床更相关的AI诊断性能度量。
方法 (Methods)：研究人员引入了两个新的相对评估指标：算法诊断的相对精确率（RPAD）和相对召回率（RRAD）
。这两个指标通过与专家间的分歧程度进行归一化来衡量AI的性能 。为了支持这一框架，研究还开发了一个关键组件——一个能够判断两条自由格式的诊断文本是否在临床上等效的“匹配函数”（match function），该函数是一个监督式元模型，准确率达到了98% 。研究使用了360个医疗对话数据集，并由7名医生组成的专家小组进行评估 。 结果 (Results)：研究发现，人类专家之间的诊断意见差异非常显著，其变异性甚至常常高于AI模型与专家共识之间的差异
。在使用RPAD和RRAD指标进行评估时，表现最好的LLM（如DeepSeek-V3）的诊断一致性水平，与甚至超过了专家之间的共识水平 。 结论 (Conclusion)：由于专家意见存在高度可变性，任何基于单一“黄金标准”的绝对评估指标在医疗AI领域都是不可靠的
。研究主张应采用像RPAD和RRAD这样的相对指标，因为它们能够将专家分歧这一现实因素纳入考量，从而为AI诊断工具提供更公平、更有意义的评估 。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：人工智能在医疗诊断领域的应用日益广泛，有望提升疾病检测的速度和准确性
。然而，AI诊断系统的可靠性、可复现性和泛化能力仍然是医学界的核心关切 。许多AI算法的“黑箱”性质、训练数据中潜在的偏见以及现实临床环境的复杂性，都对其临床有效性提出了挑战 。 核心研究问题 (RQs)：在医学诊断这样一个本身就不存在唯一绝对“正确答案”的领域，我们应如何建立一个公平、稳定且临床意义明确的框架来评估AI的性能？当作为基准的“人类专家”意见本身就充满变数时，如何科学地衡量一个AI的好坏？
核心研究问题是否是一个新的问题？ 评估AI性能并非新问题。但本文的创新之处在于，它将评估的核心挑战从“AI是否正确”转移到了“如何处理作为参照基准的人类专家的不一致性”。它系统性地质疑了在医学领域使用单一“黄金标准”进行评估的根本合理性，并提出了一个基于相对比较的全新范式。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
文献综述：作者回顾了医疗诊断系统的发展历程，从早期的规则专家系统（如Mycin）到现代的LLM驱动系统（如AMIE）
。随着系统日益复杂，对高质量评估指标的需求也愈发迫切。传统的准确率等指标已不足以捕捉诊断任务的复杂性 ，而学界正转向更能反映临床相关性和安全性的新指标 。 研究缺口 (Gap)：现有文献缺少能够直接、稳定地量化并处理“专家间判断不一致”的评估指标。虽然科恩系数（Cohen's Kappa）等统计量可用于衡量评估者间的一致性，但它们可解释性差，且在处理多选诊断、临床同义词等方面存在局限
。因此，当前存在一个明显的缺口：需要一种新指标，能够将AI的性能置于人类专家表现的“自然波动范围”内进行考量。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：提出并验证一套新颖的相对评估指标（RPAD和RRAD），旨在为医疗AI诊断系统提供一个更稳定、可靠和有临床意义的评估框架。
核心假设/命题：在医疗诊断领域，AI系统的性能不应以一个绝对的“正确答案”为标准，而应相对于一个专家组的意见分布来进行评估。一个将AI性能与专家间不一致性进行归一化的相对指标，将比任何绝对指标都更加稳定和公正。
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：本研究采用方法论创新与定量实验验证相结合的范式。
方法论：
新指标的数学构建：论文首先从数学上定义了相对精确率（RPAD）和相对召回率（RRAD）。其核心思想是将“AI与专家的平均一致性”与“专家之间的平均一致性”进行比较
。 自由文本匹配：为了让指标能处理自由文本形式的诊断，研究构建了一个名为“匹配函数”（Match function）的监督式元模型，用以判断两条不同的诊断描述是否临床等效
。
论文中提到的解决方案之关键是什么？ 解决方案的关键有两点：
相对性（Relativity）：其核心思想是，一个好的AI的表现应该与专家群体内部的意见一致性相当或更好。一个得分超过1.0的相对指标意味着AI与专家的意见一致性高于专家彼此之间的一致性
。 语义理解（Semantic Understanding）：通过一个准确率高达98%的“匹配函数”，评估不再局限于字符串的完全匹配，而是能理解临床上的同义或相关诊断，这对于评估生成式AI至关重要
。
跟之前的方法相比有什么特点和优势?
相比精确率/召回率：克服了对单一、武断的“黄金标准”的依赖，承认并量化了医学诊断的模糊性。
相比科恩系数（Cohen's Kappa）：RPAD/RRAD更具可解释性，能自然地扩展到Top-k个诊断结果的评估，并通过“匹配函数”解决了临床同义词被误判为不一致的问题
。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源：实验数据来源于一个包含 360个医疗对话 的数据集。其中一半是由两名专家角色扮演预设场景生成的，另一半是由扮演患者的演员与LLMفاعل生成的
。 样本：由 7名住院医师 组成的专家小组为所有360个对话进行了标注，每位专家为每个案例提供最多3个诊断假设作为“标准答案”
。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
匹配函数（Match function）：该元模型通过一个包含17个特征的特征集进行训练，这些特征分为四类：直接LLM提示、结合RAG和ICD词典的LLM、文本嵌入相似度和语言学相似度比率
。模型在由专家标注的4,833个训练样本和1,469个测试样本上进行训练和评估 。 RPAD 和 RRAD：这两个核心指标是论文的主要测量工具。它们的计算基于AI模型与7位专家之间的两两精确率和召回率，并用专家之间相互的两两精确率和召回率进行归一化
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
专家意见存在巨大差异：研究最重要的发现是，人类专家之间的诊断意见差异非常大，其统计方差（variance）常常显著高于任何一个AI模型与专家组之间的方差
。 顶级AI表现优异：在使用相对指标RPAD/RRAD评估时，像DeepSeek-V3这样的顶级模型表现出与专家相当甚至超越专家的一致性（即指标得分大于1.0）
。 相对指标的优越性：实验证明，RPAD/RRAD比科恩系数等传统一致性度量工具更具分辨力。在专家意见高度可变的情况下，相对指标能够提供更稳定和可靠的评估结果
。 匹配函数的成功：用于判断诊断语义等价性的“匹配函数”元模型在测试集上达到了98%的准确率、91%的精确率和90%的召回率，为整个评估框架的有效性提供了坚实基础
。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图5：算法-专家与专家-专家之间的精确率和召回率分布 (p. 6)
解读：该图直观地展示了本研究的核心论点。图中蓝色（Experts）柱状图的分布非常分散，代表了专家之间意见的巨大差异。相比之下，橙色（DeepSeek-V3）柱状图的分布则更为集中，说明AI模型的输出相对于专家群体更为稳定。
揭示的关系：此图有力地证明了“专家意见可变性高于AI-专家可变性”的假设，从而确立了使用相对指标而非绝对指标的必要性。
图4：最优和最差模型的RPAD与RRAD值 (p. 6)
解读：该图展示了两个极端模型的相对指标得分。表现最好的DeepSeek-V3（绿色）的RPAD和RRAD值均稳定在1.0的阈值线之上，而表现最差的Dist-Qwen32B（棕色）则远低于该线。
揭示的关系：图中1.0的阈值线是关键。一个模型的表现超过这条线，意味着它与专家的一致性已经超过了专家彼此之间的一致性，可以被认为是“专家级”的。该图清晰地区分了模型的优劣。
图6：精确率和召回率的方差估计 (p. 7)
解读：此图用量化数据再次印证了图5的观察。最左侧的“Experts”柱子代表专家间意见的方差，其高度显著超过了所有其他代表AI模型与专家意见方差的柱子。
揭示的关系：这提供了决定性的证据，表明将AI与任何单一专家进行比较都是不可靠的，因为选择不同的专家作参照会得到截然不同的结果。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
本研究的结果颠覆了传统的AI评估范式。它指出，在医学等复杂领域，追求一个绝对的“正确”标准是徒劳的，因为这个标准本身就不稳定。一个AI系统更有价值的特性是其一致性和与专家共识的对齐程度。当一个AI比人类专家群体本身更具一致性时，它不仅是一个辅助工具，更有潜力成为规范化和减少诊断变异性的力量。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
理论贡献：本文最大的理论贡献是提出并形式化了一套完整的相对评估框架（以RPAD/RRAD为核心），专门用于处理具有高度专家主观性和不确定性的领域。此外，其“匹配函数”的设计为评估自由文本生成任务提供了一个通用且强大的解决方案。
论文的研究成果将给业界带来什么影响?：该研究为医疗AI的开发者、使用者（医院）和监管机构（如FDA）提供了一套更科学、更公平的评估“语言”。它将评估的重点从“AI是否达到了100%的准确率？”转变为“AI的表现是否落在了可接受的专家实践范围内？”，这是一个更现实、更有意义的标准，有助于加速可信AI在临床的应用。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
AI开发者：可以采用RPAD/RRAD来更准确地迭代和优化模型，而不是过度拟合于某一个专家的偏好。
医疗机构：在采购和部署AI系统时，可以使用此框架进行内部验证，确保AI工具的决策逻辑与本院专家的临床思维保持一致。
监管机构：可以将相对评估方法纳入审批流程，作为衡量AI系统安全性和有效性的重要依据。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性：
研究中使用的数据集规模（360个对话）相对有限。
专家小组由住院医师组成，其意见的代表性可能与资深专家存在差异
。 “匹配函数”虽然准确率很高，但本身也是一个模型，可能存在自身的误差和偏见。
未来研究：
作者建议未来应探索减少专家分歧的方法，如制定更清晰的诊断指南
。 应将评估扩展到更多样化的医疗场景和更广泛的数据集上
。
5. 结论 (Conclusion)
本文强调，评估医疗AI的核心挑战在于人类专家判断的高度可变性，这使得传统绝对指标不可靠。为解决此问题，研究引入了相对指标RPAD和RRAD，它们通过将AI输出与专家意见的范围进行比较，提供了更稳定和现实的评估。在一个包含360个案例的研究中，顶级AI模型（如DeepSeek-V3）的表现达到甚至超过了专家间的一致性。研究结论明确指出，承认并量化专家的可变性对于公平、有意义地评估AI诊断工具至关重要，而本文提出的方法为此提供了切实的解决方案。
6. 核心参考文献 (Core References)
Nagendran, M., et al. (2020). Artificial intelligence versus clinicians: systematic review of design, reporting standards, and claims of deep learning studies. BMJ.
(这篇文献为研究提供了背景，指出了比较AI与临床医生时在设计和报告标准上面临的挑战。)
Roberts, M., et al. (2021). Common pitfalls and recommendations for using machine learning to detect and prognosticate for covid-19 using chest radiographs and ct scans. Nature Machine Intelligence.
(阐述了在医疗中应用机器学习的常见陷阱，强调了建立可靠评估方法的重要性。)
Shortliffe, E. H. (1977). Mycin: A Knowledge-Based computer program applied to infectious diseases. Proc Annu Symp Comput Appl Med Care.
(代表了AI诊断系统的早期历史，为理解该领域的演进提供了起点。)
Fenogenova, A., et al. (2024). MERA: A comprehensive LLM evaluation in Russian. ACL.
(论文引用此文献来选择用于比较的LLM，表明其模型选择是基于当前LLM基准测试的最佳实践。)
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