论文信息
标题 (Title)：FocusMed: A Large Language Model-based Framework for Enhancing Medical Question Summarization with Focus Identification
作者 (Authors)：Chao Liu, Ling Luo, Tengxiao Lv, Huan Zhuang, Lejing Yu, Jian Wang, Hongfei Lin
发表年份 (Year)：2025
原文链接 (URL)：
https://github.com/DUT-LiuChao/FocusMed
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective)：随着在线医疗平台的发展，消费者健康问题（CHQs）因信息冗余和表述不专业而导致医生诊断效率低下
。医疗问题摘要（MQS）任务旨在将冗长的 CHQs 转化为简洁的医生常用问题（FAQs），但现有方法在识别问题焦点和抑制模型幻觉方面仍面临挑战 。 方法 (Methods)：本研究提出了一个名为 FocusMed 的优化框架，以核心焦点为引导来提升 MQS 任务性能。该框架首先设计提示模板（prompt template），驱动大语言模型（LLM）从原始 CHQ 中提取忠实于原文的核心焦点
。然后，将提取的焦点与原始 CHQ-FAQ 数据对结合，构建一个增强的微调数据集，以提升模型识别焦点的能力 。最后，提出一个多维度的质量评估与选择机制，从忠实度、简洁度和覆盖率等多个维度综合提升摘要质量 。 结果 (Results)：在两个广泛使用的 MQS 数据集上进行的综合实验表明，FocusMed 框架在所有评估指标上均达到了最先进（state-of-the-art）的性能
。结果显示，该框架显著增强了模型识别问题关键焦点的能力，并有效缓解了幻觉问题 。 结论 (Conclusion)：本研究系统地探究了 LLM 在 MQS 任务中的表现，并提出了一个有效的优化策略。通过利用 LLM 提取问题焦点来构建增强数据集，并结合多维度评估选择机制，FocusMed 成功解决了现有方法中的焦点识别偏差和幻觉问题，为 MQS 任务设立了新的性能标杆。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景：在线医疗平台日益普及，但用户提出的健康问题（CHQs）通常冗长、包含无关信息和非专业术语，增加了医生理解和诊断的难度
。为此，医疗问题摘要（MQS）任务被提出，其目标是将 CHQs 转化为简洁、标准的医生友好型问题，以提高诊疗效率 。 核心研究问题 (Research Questions, RQs)：
如何解决 LLM 在执行 MQS 任务时，无法准确识别和保持问题“核心焦点”的局限性？
如何有效缓解 LLM 在生成医疗摘要时产生“幻觉”（即不准确或无关信息）的问题？
核心研究问题是否是一个新的问题？
这个问题本身不是全新的，焦点偏移和幻觉是 LLM 在特定领域应用的已知挑战。然而，本文的创新之处在于提出了一个**系统性的、多阶段的框架（FocusMed）**来专门解决 MQS 任务中的这两个核心问题，而不是依赖单一的技术点。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
现有研究梳理:
早期方法：基于 Seq2Seq、强化学习和对比学习的方法虽然取得了一定成果，但受限于预训练模型的语料库，难以有效捕捉复杂的语义信息
。 LLM 的应用：LLM 凭借其强大的语言理解能力为 MQS 任务带来了新的机遇
。然而，即便是经过领域数据微调的 LLM（如 Qwen2.5-7B），在 MQS 任务中仍然存在焦点识别偏差（如忽略关键药物、曲解用户意图）和幻觉问题 。
研究缺口 (Gap):
现有研究缺乏一个专门为 MQS 任务设计的、能够显式地引导 LLM 识别并利用问题核心焦点的框架。当前直接微调 LLM 的方法未能从根本上解决焦点不准和内容不忠实的问题。FocusMed 框架正是为了填补这一“缺乏焦点引导和质量控制”的缺口。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标:
提出一个名为 FocusMed 的框架，通过提取 CHQ 的核心焦点并构建增强数据集，来提升模型的焦点识别能力
。 引入一个多维度的质量评估和选择机制，进一步提升系统的整体性能
。 全面评估开源和专有 LLM 在 MQS 任务上的表现，并验证 FocusMed 框架的有效性
。
核心假设/命题: 本文的核心假设是，通过一个“提取-微调-选择”的三阶段流程，可以系统性地提升 LLM 在 MQS 任务上的表现。具体而言：（1）显式地让模型先“思考”并提取问题的核心焦点，能有效指导后续的摘要生成；（2）结合多模型输出和多维度评估，能筛选出更高质量、更可靠的最终摘要。
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，通过构建新的数据集、微调模型，并在公开基准上进行实验，使用客观指标（如 ROUGE, SUMMAC）来量化评估所提出框架的性能。
方法论:
FocusMed 框架是一个由三个核心组件构成的多阶段流程（如图 2 所示）
： 问题焦点提取 (Question Focus Extraction)：利用精心设计的提示（Prompt），指导 LLM (如 Qwen2.5-7B) 从原始 CHQ 中抽取出核心焦点，主要关注药物和症状两类实体
。为确保提取内容的忠实性，引入了一个基于语义相似度的验证机制：使用 TextRank 算法提取生成焦点中的关键词，并计算其与原文名词短语的相似度，低于阈值的输出被视为不忠实并重新生成 。 模型微调 (Model Fine-tuning)：将验证后的核心焦点与原始 CHQ 文本拼接，形成新的输入，并与标准的 FAQ 摘要配对，构成一个“增强数据集”
。然后，使用 QLORA 技术对基础模型（Qwen2.5-7B 和 LLaMA3.1-8B）在该增强数据集上进行参数高效微调 。 多维度质量评估与选择 (Multi-Dimensional Quality Evaluation and Selection)：为了得到最优的最终输出，框架会使用不同的模型组合（如，Qwen 提取焦点 + LLaMA 微调）生成多个候选摘要
。然后，一个评估模块会从忠实度 (Faithfulness)、简洁度 (Conciseness) 和覆盖率 (Coverage) 三个维度对每个候选摘要进行打分，并选择加权总分最高的作为最终结果 。
论文中提到的解决方案之关键是什么？
关键在于其系统性的、端到端的质量提升流程。它不是单一的技术点，而是一个组合拳：
显式焦点引导：强制模型在生成前先“理解”问题的核心，从根本上解决焦点偏移问题。
忠实性验证：在数据构建阶段就引入验证机制，减少了“垃圾进，垃圾出”的风险，从源头上缓解幻觉。
集成选择：不依赖单一模型的表现，而是通过多模型生成和多维度评估，综合各家之长，提高了最终输出的鲁棒性和质量。
跟之前的方法相比有什么特点和优势?
目标明确：直接针对 MQS 任务中的“焦点识别”这一核心痛点进行优化，而不仅仅是泛泛地进行微调。
质量可控：在数据构建和最终输出两个阶段都设置了质量控制关卡（忠实性验证和多维评估），显著提升了摘要的可靠性。
协同效应：框架的各个部分（提取、微调、选择）紧密集成，产生了协同效应，最终性能优于各部分独立优化的简单加和
。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源: 实验使用了两个广泛应用的 MQS 公开数据集
： MeqSum: 由 MQS 任务的提出者创建，包含 1,000 个由医学专家标注的 CHQ-摘要对
。 MEDIQA: 来自 MEDIQA 2021 共享任务，其训练集源自 MeqSum，但验证集和测试集包含更多样的 CHQs
。
样本特征: MEDIQA 数据集的平均 CHQ 长度为 66.2 词，FAQ 长度为 11.3 词。MeqSum 的平均长度分别为 59.4 和 10.0 词
。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
多维度评估操作化:
忠实度 (Faithfulness)：使用 DeepSeek-R1 模型将摘要分解为多个“原子事实”，然后计算这些原子事实中被原始 CHQ 所支持（entailed）的比例
。 覆盖率 (Coverage)：与忠实度类似但方向相反。将原始 CHQ 分解为原子事实，计算这些事实中被摘要所覆盖的比例
。 简洁度 (Conciseness)：使用 TextRank 算法提取摘要中的关键短语，计算这些关键短语总长度占摘要总长度的比例
。
性能测量:
通用质量 (General Quality)：使用 ROUGE (词汇重叠度) 和 BERTScore (语义相似度)
。 通用忠实度 (General Faithfulness)：使用 SUMMAC_ZS，这是一个专门用于评估摘要忠实度的指标
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
微调优于提示工程：在所有测试的 LLM 上，基于 QLoRA 的微调性能始终优于零样本（Zero-shot）和思维链（CoT）提示方法
。 领域微调比模型规模更重要：在 MQS 这种专业任务上，参数量较小（8B）但经过领域数据微调的 LLaMA3.1 模型，其性能与参数量巨大的专有模型 GPT-4o 相当，表明合适的微调比单纯扩大模型规模更有效
。 焦点提取显著提升性能：引入问题焦点信息进行微调后，模型的各项性能指标，特别是忠实度（SUMMAC_ZS），得到了显著提升
。 多维选择机制进一步优化：在焦点提取的基础上，多维度评估和选择机制能进一步提升系统性能，其效果优于任何单一模型的最佳表现
。 达到新的 SOTA：完整的 FocusMed 框架在两个数据集上均取得了新的 state-of-the-art 性能。在 MEDIQA 和 MeqSum 数据集上，ROUGE-L 指标分别比之前的最佳方法提升了 7.3% 和 6.7%
。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
图表 1: Table III (Experimental Results of Question Focus Extraction Method)
展示内容: 该表对比了直接微调的模型与加入了“问题焦点提取”步骤后微调的模型的性能。
揭示关系: 表格清晰地显示，无论使用 Qwen 还是 LLaMA 进行微调，在加入了焦点提取步骤后，所有指标都有所提升。特别是 SUMMAC_ZS（忠实度）指标提升最为明显。
关键数据: 以 LLaMA3.1-8B 作为微调模型为例，加入 Qwen 提取的焦点后，SUMMAC_ZS 从 0.526 提升至 0.577；加入 LLaMA 提取的焦点后，提升至 0.572。这证明了焦点引导对于提升摘要忠实度的关键作用。
图表 2: Table IV (Experimental Results of Multi-dimensional Quality Evaluation and Selection)
展示内容: 该表展示了 FocusMed 完整框架与几个消融版本的性能对比，包括无选择机制的版本和无焦点提取的版本。
揭示关系: 完整版 FocusMed (0.386 ROUGE-L) 优于无选择机制的最佳单模型 (0.364)，也优于无焦点提取但有选择机制的版本 (0.347)。这证明了框架中“焦点提取”和“多维选择”两个核心组件都不可或缺，并且它们之间存在协同效应。
关键数据: FocusMed 在 ROUGE-L 上比最佳单模型提升了 (0.386-0.364)/0.364 ≈ 6.0%，在 SUMMAC_ZS 上提升了 (0.603-0.577)/0.577 ≈ 4.5%。
图表 3: Table V (Comparison of Models on the MEDIQA and MeqSum Datasets)
展示内容: 该表将 FocusMed 的最终性能与多个已发表的 SOTA 方法进行了对比。
揭示关系: 表格直观地显示，FocusMed 在两个数据集的所有三个核心指标（ROUGE-L, BERTscore, SUMMAC_ZS）上均全面超越了之前的所有方法。
关键数据: 在 MEDIQA 数据集上，FocusMed 的 ROUGE-L 达到 0.386，显著高于之前 SOTA 方法 Damo 的 0.313
。在 MeqSum 数据集上，FocusMed 的 ROUGE-L 达到 0.589，高于 QFCL 的 0.522 。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
结果的意义: 研究结果表明，对于专业领域的摘要任务，简单地依赖 LLM 的“大力出奇迹”是不足的。通过一个结构化的、有引导的流程，可以更有效地利用和校准 LLM 的能力。FocusMed 的成功证明了“先理解核心，再生成摘要”这一策略的有效性，它将复杂的摘要任务分解为了两个更简单、更可控的子任务。
案例分析: 案例研究进一步揭示了框架的优势和不足。在成功案例（图 5）中，FocusMed 准确抓住了“两种物质之间的关系”这一核心焦点，而基线模型则偏离为“找出病因”
。在失败案例（图 6）中，模型未能捕捉到“13天”这个具体的数字信息，而是用了“持续的”或“长期的”等模糊词汇，暴露了其对关键数值不敏感的弱点 。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
对现有理论的贡献:
提出了一个多阶段优化框架：为解决特定领域（如医疗）的 LLM 应用问题（如焦点偏移、幻觉）提供了一个可行的、系统性的解决方案范式，即“引导-微调-选择”。
验证了“焦点引导”的有效性：为“如何更好地利用 LLM 自身能力”这一问题提供了实证支持，证明了通过 prompt 引导模型进行中间步骤的思考（提取焦点），可以显著改善最终任务的性能。
开发了新的质量评估方法：提出了一套结合忠实度、简洁度和覆盖率的多维度评估机制，为自动评估生成文本质量提供了更全面的视角。
论文的研究成果将给业界带来什么影响?
该研究为业界开发更可靠、更精准的专业领域（如医疗、法律、金融）文本生成应用提供了一个实践性很强的蓝图。公司可以借鉴 FocusMed 的思路，通过构建小规模但高质量的“焦点增强”数据集，并部署多模型评估机制，以较低的成本显著提升其产品的准确性和可靠性。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
对于模型开发者：在微调 LLM 以适应特定摘要任务时，不应只使用“原文-摘要”对。可以先让 LLM 提取原文的“核心要点”，并将这些要点作为额外输入提供给模型，这种“元信息”可以有效指导模型的生成过程。
对于应用开发者：在构建依赖 LLM 的摘要系统时，可以考虑部署一个由多个不同模型或不同 prompt 策略组成的“委员会”，并设计一套自动评估流程来从多个候选输出中选择最优的一个，以提高系统的稳定性和上限。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性: 论文在讨论和结论部分明确指出了框架的局限性：尽管整体表现优异，但在某些特定场景下，模型对细节（尤其是数字、时间等关键数据）的敏感度仍然不足
。 未来研究: 作者计划将未来的工作重点放在进一步优化模型对细节的处理能力，并增强其对关键信息的敏感性上
。
5. 结论 (Conclusion)
本文系统地研究了 LLM 在 MQS 任务上的表现，并提出了 FocusMed 这一有效的优化框架。该框架通过利用 LLM 的预训练知识提取问题焦点，构建增强数据集以校准和对齐模型，并通过忠实性验证机制有效缓解了幻觉问题
6. 核心参考文献 (Core References)
Abacha, A. B., & Demner-Fushman, D. (2019). On the summarization of consumer health questions.
这篇文献开创了 MQS 任务，并提供了 MeqSum 数据集，是本研究领域的基础
。
Zhang, M., et al. (2022). Focus-driven contrastive learning for medical question summarization.
这是 MQS 任务的一个重要的 SOTA 基线 (QFCL)，同样强调了“焦点”的重要性，是本文进行对比的关键文献
。
Dettmers, T., et al. (2023). Qlora: Efficient finetuning of quantized llms.
介绍了 QLORA 这一参数高效微调技术，是 FocusMed 框架在模型训练阶段采用的核心技术
。
Laban, P., et al. (2022). Summac: Re-visiting nli-based models for inconsistency detection in summarization.
提出了 SUMMAC 这一评估摘要忠实度的重要指标，是本文验证模型幻觉缓解效果的关键工具
。
He, Y., et al. (2021). damo_nlp at mediqa 2021: knowledge-based preprocessing and coverage-oriented reranking for medical question summarization.
这是 MEDIQA 数据集上之前的 SOTA 方法 (Damo)，是 FocusMed 进行性能比较的重要基准
。
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