论文信息
标题 (Title)：EXPERT-GUIDED CLINICAL TEXT AUGMENTATION VIA QUERY-BASED MODEL COLLABORATION
作者 (Authors)：Dongkyu Cho, Miao Zhang, and Rumi Chunara
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://arxiv.org/abs/2509.21530v1
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：数据增强是提升模型鲁棒性的常用方法，但大语言模型（LLM）在医疗等高风险领域的应用面临生成不准确或误导性信息的风险。本研究旨在提出一个框架，利用专家级领域知识指导 LLM 的增强过程，以保留关键的医疗信息，确保数据安全。
方法 (Methods)：研究提出了一个新颖的基于查询的模型协作框架。该框架利用一个轻量级的、基于 BERT 的“弱专家”模型来识别并提取临床文本中的关键医疗术语。然后，将这些术语作为不可更改的约束，通过提示（Prompt）传递给一个具有强大生成能力的“强泛化”LLM，由后者在不改变关键信息的前提下重写和增强文本。
结果 (Results)：在多项临床预测任务中，该协作框架生成的数据在保留关键医学术语（更高的保留率 PR）和减少无关术语引入（更低的幻觉率 HR）方面表现出色。使用这些增强数据训练的下游模型，其性能一致优于现有的 LLM 增强方法。
结论 (Conclusion)：该研究提出的轻量级模型协作框架成功地将 LLM 的强大生成能力与高风险领域严格的准确性要求相结合。通过专家模型指导，该方法能够生成更安全、更高质量的合成临床笔记，有效弥合了 LLM 数据增强潜力和领域安全需求之间的差距。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：数据增强通过生成合成样本来扩充训练集，旨在保留核心语义的同时引入与任务无关的变体，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。LLM 因其强大的概念理解和指令遵循能力，被越来越多地用于文本数据增强。然而，在医疗、法律等高风险领域，数据增强面临严峻挑战，因为生成的信息（如虚构的病患症状）可能误导模型，影响关键决策。
核心研究问题 (RQs)：如何有效利用 LLM 进行临床文本数据增强，同时确保其生成内容的医学准确性，即在不扭曲或删除关键医疗信息（如诊断、症状、药物）的前提下，实现文本的多样化？
问题的新颖性：虽然 LLM 的幻觉和事实错误问题已广为人知，但现有方法在应对高风险领域的数据增强安全性方面仍显不足，缺乏领域特定的保障措施。本文首次提出通过模型协作的方式，将领域专家知识注入到增强过程中，这是一个新颖的解决方案。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究总结：
传统数据增强：在自然语言处理中，传统的静态增强技术（如同义词替换）效果有限。
LLM 数据增强：LLM 能够生成更细粒度的增强文本。例如，Feder 等人（2023）提出的 CATO 方法，利用 LLM 来增强文本中的非因果特征（如写作风格），以保留语义。
研究缺口 (Gap)：现有基于 LLM 的数据增强方法普遍存在一个核心问题：它们通常假设通用 LLM 具备区分文本中哪些是关键信息、哪些是非关键信息的能力。然而在专业领域，通用 LLM 缺乏这种领域专长，导致它们在增强过程中可能会无意中修改或删除关键的医学术语，从而破坏数据的语义完整性和安全性（如图 2 所示）。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标：
提出一个新颖的模型协作框架，用于安全的临床文本增强，通过轻量级领域专家模型指导 LLM 生成过程。
验证该方法在减少医学术语删除和无关术语引入方面的安全性，并证明其在提升下游临床任务性能方面的有效性。
探索将此协作框架通过强化学习“蒸馏”为单个专家模型的可能性。
核心假设：通过一个“弱专家”模型向一个“强泛化”LLM 提供明确的、关于需要保留的关键医学术语的指导，可以生成比无监督或启发式指导的 LLM 更安全、更有效的增强数据。
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：本研究为定量研究。
方法论：研究的核心是提出并实现了一个基于查询的模型协作框架，用于细粒度的数据增强。
解决方案关键：该框架包含两个核心组件和一个三步流程：
弱专家 (Weak Expert)：一个轻量级的、领域特定的模型（例如，在生物医学文本上训练过的 BERT 类模型），其任务是识别并提取输入文本中所有必须保持不变的安全关键型词元（即医学关键词）。
强泛化器 (Strong Generalist)：一个通用的、具有强大重写和生成能力的指令微调 LLM（例如，Qwen、Llama），但其本身不具备深厚的领域知识。
三步增强流程：
步骤 A：关键特征提取：弱专家 W 分析原始临床笔记 xi，输出一个关键术语集合 。
步骤 B：提示构建：构建一个结构化的提示，该提示包含原始文本 xi 和一个明确的指令，要求在重写时逐字保留 Ki 中的所有术语。
步骤 C：安全文本重写：强泛化器 G 接收该提示，并生成增强后的文本 x~i，该文本在改变句式、措辞等非关键内容的同时，保留了所有关键医学信息。
与之前方法的特点和优势：
显式监督：与 CATO 等依赖 LLM 自身理解来区分关键/非关键信息的方法不同，本框架通过弱专家提供了显式的、词元级别的监督，避免了对 LLM 领域知识的过度自信。
轻量且高效：该方法无需对大型的泛化 LLM 进行重新训练或微调，仅依赖一个轻量级的专家模型进行协作，计算成本低且易于部署。
安全可控：通过明确指定保留项，极大地降低了关键医学信息被篡改或删除的风险，从而提高了增强数据的安全性和可靠性。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源：实验使用了 MIMIC-III 数据集，这是一个广泛使用的、包含去标识化临床笔记的公开数据库。
样本与任务：研究评估了多种临床预测任务，包括：
监督学习任务：30 天全因再入院预测、院内死亡率预测、住院时长预测。
零/少样本推理任务：患者表型分类、ICD 临床编码。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
弱专家模型：使用
biomedical-ner-all模型，这是一个基于 DistilBERT 的模型，能识别 107 种生物医学实体。强泛化模型：实验了 Qwen-3-0.6B 和 Llama-3.2-3B-Instruct 等模型。
评估指标：
数据质量：
保留率 (Preservation Rate, PR)：衡量增强后的文本保留了多少原始文本中的医学实体，越高越好。
幻觉率 (Hallucination Rate, HR)：衡量增强后的文本引入了多少原始文本中没有的无关医学实体，越低越好。
下游任务效用：
分类任务：准确率（Accuracy）和 F1 分数。
回归任务（住院时长）：均方根误差（RMSE）。
ICD 编码（检索任务）：召回率（Recall）、精确率（Precision）和 F1 分数。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
安全性验证：本文提出的方法（Ours）在数据质量上显著优于基线方法。它能最有效地保留医学关键词并防止引入虚构信息。例如，在使用 Llama-3.2-3B 模型时，本文方法的 PR 达到 0.79，而 HR 仅为 0.33，远优于 Naive 和 CATO 方法（见表 1）。
下游任务性能提升：使用本文方法增强的数据来训练下游模型（Qwen-3 和 BERT），在所有三项预测任务中均取得了最佳性能。例如，在再入院预测任务中，BERT 模型使用本文增强数据后的准确率达到 0.757，显著高于未使用增强数据（0.721）和其他增强方法（见表 2）。
零/少样本学习增益：在患者表型分类和 ICD 编码等低资源场景下，Naive 和 CATO 方法生成的增强数据甚至会损害模型性能，而本文方法生成的增强数据则能可靠地提升或保持性能（见图 5 和表 3）。
专家模型的重要性：使用医学领域的专家模型（medical-expert）比使用通用领域的专家模型（general-expert）能带来更好的增强效果，PR 更高，HR 更低（见表 4）。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
表 1：合成笔记质量对比
展示内容：该表比较了不同增强方法（Naive, CATO, Ours）在使用 Llama-3.2-1B 和 3B 模型时，生成文本的实体保留率（PR）和幻觉率（HR）。
揭示关系：本文方法（Ours）在所有设置下都取得了最高的 PR 和最低的 HR。这直接证明了模型协作框架在保护关键信息和减少错误生成方面的优越性。
表 2：下游任务性能对比
展示内容：该表展示了 Qwen-3 和 BERT 两个下游模型，在使用不同方法增强的数据进行训练后，在再入院、死亡率和住院时长预测任务上的性能。
揭示关系：本文方法（Ours）在所有任务和模型组合中都取得了最佳性能（粗体显示）。这表明通过该方法生成的更高质量的增强数据能有效转化为下游模型性能的提升。
图 5：患者表型分类任务的零/一/少样本 F1 分数
展示内容：该图比较了在不同推理模型（GPT-4o, Claude-3.7-Sonnet, Llama-3.2-3B）上，使用原始笔记（None）和不同方法增强的笔记进行零样本、一样本和三样本预测的 F1 分数。
揭示关系：Naive 和 CATO 方法（橙色和绿色条）生成的笔记在多数情况下性能低于原始笔记（蓝色条），表明它们破坏了预测所需的关键信息。而本文方法（红色条）在所有情况下都取得了最高的 F1 分数，证明了其在低资源场景下保持和增强信号的能力。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
模型协作的有效场景：当数据增强任务需要在保留特定领域术语的同时，又允许在文本其余部分进行灵活改写时，模型协作框架尤其有效。弱专家通过预先识别关键术语，使得强泛化器可以在不改变医学含义的情况下改变文体和措辞。
具体优势体现：
低资源场景：对于罕见病症或在预训练数据中不常见的药物-剂量组合，即使是一个轻量级的专家模型也能防止关键信息被删除或模糊化。
分布偏移：在跨医院或跨时间段的数据中，弱专家能保留因果特征，而强泛化器能适应文体变化，从而提高下游模型的泛化能力。
安全关键应用：词元级别的指导减少了基于释义的增强所带来的幻觉风险，这一点在零/少样本任务中得到验证。
框架的平衡性：框架的有效性依赖于弱专家的“校准”。如果弱专家检测不足，医学事实会被改变；如果检测过度，增强的多样性会受限。实践中，当弱专家对安全关键实体实现高召回率，同时在其他地方保留灵活性时，效果最佳。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
提出了新的安全数据增强范式：引入了一种基于模型协作的、专家指导的数据增强框架，为在高风险领域安全地应用 LLM 提供了可行的解决方案。
弱监督信号的应用：证明了即使是来自“弱专家”的、可能不完美的学习信号，也能有效指导和改进强模型的行为，这与弱监督学习领域的发现相一致。
对业界的影响：为医疗、金融、法律等需要高度事实准确性的行业提供了一种低成本、高效率的数据增强方法，有助于在保证安全的前提下，充分利用 LLM 的生成能力来解决数据稀疏问题。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对于医疗 AI 开发者：提供了一种即插即用的方法，可以在不修改大型基础模型的情况下，通过与小型专家模型协作来提升数据增强的安全性和有效性。
对于临床研究者：可以利用此框架安全地扩充有限的临床数据集，以训练更鲁棒的预测模型，辅助临床研究和决策。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性：
输入级协作的局限：当前的协作发生在输入层面（通过提示），未来可以探索在推理的中间层或推理链中进行更深度的协作。
领域扩展性：虽然框架设计简单，易于扩展，但其在法律、金融等其他专家领域的有效性仍有待实验验证。
未来研究：
设计更深度的协作机制：研究在推理过程中进行中间层交互的模型协作方式。
扩展到更多专家领域：将该框架应用于法律、金融等其他高风险领域，并验证其有效性。
5. 结论 (Conclusion)
本文引入了一个基于查询的模型协作框架，通过注入专家临床知识来指导 LLM 进行数据增强。该方法通过明确保留领域关键语义，同时仅扰动与任务无关的细节，生成了更安全、更高质量的合成笔记。在多种临床任务上的实验表明，与标准的 LLM 增强方法相比，该方法在显著减少幻觉和信息遗漏的同时，也带来了持续的性能增益。这些结果证明，将 LLM 与轻量级的专家指导相结合，是弥合 LLM 强大生成能力与高风险领域严格准确性要求之间差距的有效途径。
6. 核心参考文献 (Core References)
Feder, A., et al. (2023). Data augmentations for improved (large) language model generalization. Advances in Neural Information Processing Systems, 36, 70638-70653.
理由：该文献提出了 CATO 方法，是本文最核心的对比基线，代表了利用 LLM 进行因果驱动数据增强的先前先进水平。
Huang, K., Altosaar, J., & Ranganath, R. (2019). Clinicalbert: Modeling clinical notes and predicting hospital readmission. arXiv preprint arXiv:1904.05342.
理由：ClinicalBERT 是临床语言模型的代表作之一，本文的研究背景和下游任务的设定深受此类工作的影响。
Jiang, L. Y., et al. (2023). Health system-scale language models are all-purpose prediction engines. Nature, 619(7969), 357-362.
理由：NYUTron 是另一项重要的临床大模型工作，展示了该领域的前沿进展，并为本文下游任务评估提供了 BERT 模型基座。
Rafailov, R., et al. (2024). Direct preference optimization: Your language model is secretly a reward model.
理由：DPO 是本文用于将双模型协作框架“蒸馏”为单模型的强化学习方法，是框架扩展性讨论的核心技术依据。
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