论文信息
标题 (Title): Enabling Doctor-Centric Medical AI with LLMs through Workflow-Aligned Tasks and Benchmarks
作者 (Authors): Wenya Xie, Qingying Xiao, Yu Zheng, Xidong Wang, Junying Chen, Ke Ji, Anningzhe Gao, Prayag Tiwari, Xiang Wan, Feng Jiang, Benyou Wang
发表年份 (Year): 2025
原文链接 (URL):
https://arxiv.org/abs/2510.11040v1
结构化摘要 (Structured Abstract)
背景/目标 (Background/Objective): 尽管大型语言模型（LLMs）在医疗保健领域展现出潜力，但直接将其部署于患者咨询存在安全风险。为解决此问题，本研究提出将LLM重新定位为与经验丰富的医生协作的临床助理，而非直接面向患者。研究旨在识别真实临床工作流中的需求，并构建相应的数据集和评估基准，以推动以医生为中心的医疗LLM发展。
方法 (Methods): 研究通过一个两阶段的“启发-反馈”调查，与数十位专业医生合作，确定了贯穿临床四大阶段（诊前、诊断、治疗、诊后）的22项核心任务
。基于此，研究构建了一个大规模的中文医疗数据集DoctorFLAN，包含92,000个问答实例 。为评估模型在医生辅助场景下的表现，研究引入了两个新的基准：DoctorFLAN-test（550个单轮问答）和DotaBench（74个多轮对话） 。研究团队在此数据集上训练了新模型DotaGPT，并与超过十个主流LLM进行了比较评估 。 结果 (Results): 实验表明，在DoctorFLAN数据集上进行微调能够显著提升开源LLM在医生辅助任务上的性能
。例如，DotaGPT相较于其基础模型，性能提升了11.9%至25.2% 。而现有的、主要为患者提供咨询的“虚拟医生”模型在这些面向医生的复杂工作流任务上表现不佳 。 结论 (Conclusion): 本研究为开发以医生为中心的医疗LLM提供了宝贵的资源（数据集和基准）与框架。它成功地将AI的角色从“虚拟医生”转向“医生助理”，补充了现有以患者为中心的研究，为推进更安全、更实用的医疗AI铺平了道路
。
1. 引言 (Introduction)
1.1. 研究背景与核心问题 (Research Background & Problem Statement)
研究背景: LLMs在医疗领域的应用，如自主在线咨询，有望降低成本并提高医疗服务的可及性
。然而，由于模型可能生成不准确的医疗建议，而患者缺乏专业知识来辨别，直接让患者使用LLM存在严重的安全风险 。一个更安全、更实用的方向是开发LLM作为医生的医疗助理，帮助他们处理信息汇总、临床决策支持和患者教育等任务，从而提高工作效率 。 核心问题: 当前的医疗LLM发展存在两大核心问题：
数据偏差: 大多数现有医疗LLM是在以患者为中心的数据集（如在线医患对话）上训练的，这些数据主要关注诊前咨询等有限场景，无法覆盖医生在真实临床环境中遇到的多样化和复杂的任务
。 评估不当: 现有的医疗基准测试大多采用多项选择题格式，或只评估少数几个孤立任务，这与医生在实际工作中需要生成详细、综合性答复的现实需求严重脱节
。
核心研究问题是否是一个新的问题？ 是的。论文明确指出，将医疗模型开发为医生助理是一个未被充分探索的场景
。虽然已有研究尝试让LLM在某些特定任务（如鉴别诊断、CT报告生成）中辅助医生，但缺乏一个能够全面支持医生完整工作流的综合性解决方案 。
1.2. 文献综述与研究缺口 (Literature Review & Research Gap)
文献综述: 现有医疗LLM（如HuatuoGPT, BianQue-2）主要利用在线医患对话数据集（如Huatuo-26M, MedDialog）进行训练，其目标是扮演“虚拟医生”直接服务于患者
。而现有的评估基准（如MedMCQA, CMExam, PubMedQA）则侧重于通过多项选择题来检验模型的知识准确性，而非其在真实工作流中的应用能力 。 研究缺口: 存在一个明显的缺口，即缺乏专为**“医生助理”角色设计的、能够覆盖整个临床工作流的高质量训练数据和实用评估基准**
。
1.3. 研究目标与核心假设/命题 (Objectives & Hypotheses/Propositions)
研究目标:
通过与专业医生合作，准确识别并定义医生在实际工作流中需要AI辅助的关键任务。
构建一个大规模、高质量、与医生工作流对齐的中文医疗数据集（DoctorFLAN）。
创建一个能够评估LLM作为医生助理在单轮和多轮交互中表现的新基准（DoctorFLAN-test和DotaBench）。
核心假设 (隐含): 通过在一个全面覆盖真实临床工作流任务的数据集上进行训练，LLM作为医生助理的性能将显著优于那些在患者中心数据上训练的模型或通用模型。
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: 本研究采用混合方法。首先通过定性的专家访谈和大规模调查来定义问题域，然后采用定量的系统构建和评测方法来开发和验证解决方案。
方法论:
任务识别与验证:
与16名医学专家举行座谈会，将临床工作流划分为诊前、诊断、治疗、诊后四个阶段，并初步确定了22项具体任务（如分诊、鉴别诊断、手术计划等）
。 对来自13家三甲医院的医生进行大规模调查（最终获得71份有效问卷），验证这22项任务的普适性和重要性。结果显示，大多数任务的效率提升评分为4分以上（满分5分），证实了这些任务的现实意义
。
数据集构建 (DoctorFLAN):
数据源: 从医学考试题库、医学百科（如120ask）和现有的高质量数据集（如PromptCBLUE）中收集原始数据
。 任务映射: 使用专家反馈迭代优化的正则表达式，将原始数据自动分类到22个预定义任务中
。 参考增强的精炼: 这是一个两步过程。首先由医学专家为每个任务撰写标准指令；然后利用GPT-4，以原始数据为参考，生成更全面、更专业的回答
。 专家验证: 抽取1050个样本由三名医疗专业人员进行审核，确保其医学正确性（100%）和临床实用性（99.9%）
。
基准构建 (DotaBench):
为评估多轮对话能力，研究团队将源自真实病历的数据集CMB-Clin中孤立的问答对，由执业医师手动重构成具有上下文联系的三轮对话，以模拟真实的问诊流程。此过程未借助LLM，以保证评估的纯粹性
。
论文中提到的解决方案之关键是什么？ 关键在于其以医生为中心和工作流对齐的设计哲学。它没有凭空创造任务，而是通过与一线医生的深度合作，从真实需求出发，构建了一整套从任务定义、数据生成到评估验证的闭环生态。
跟之前的方法相比有什么特点和优势?
任务的全面性与真实性: 定义了22个任务，远超以往研究的覆盖范围，并且这些任务都经过了真实世界医生的验证
。 数据质量高: 采用了“参考增强精炼”和多重专家验证，确保了数据集的专业性和知识密集度
。 评估的实用性: DotaBench首次引入了模拟医生工作场景的多轮对话评估，比传统的单轮或选择题评估更贴近实际应用
。
2.2. 数据来源与样本 (Data Source & Sample)
数据来源: DoctorFLAN的训练数据源自公开的医学题库、网络医疗百科和PromptCBLUE等数据集
。DotaBench的源数据来自CMB-Clin数据集 。 样本: DoctorFLAN数据集共包含约92,000个单轮问答样本
。其测试集DoctorFLAN-test包含550个样本（22个任务各25个） 。DotaBench包含74个三轮对话实例 。
2.3. 操作化与测量 (Operationalization & Measurement)
操作化: 模型的任务被定义为在医生辅助场景下，针对特定任务指令生成开放式的、知识密集的文本回答。
测量:
自动评估: 由于传统指标（如ROUGE）不适用于评估语义等价但表述不同的医学回答，研究采用GPT-4作为裁判 (LLM-as-a-judge)，基于参考答案从准确性、连贯性、相关性和全面性四个维度对模型输出进行1-10分制的评分
。 人工评估: 为验证自动评估的可靠性，由6名不同资历的医疗专业人员对部分模型在DoctorFLAN-test和DotaBench上的表现进行评分
。
3. 结果与发现 (Results & Findings)
3.1. 主要发现概述 (Overview of Key Findings)
DotaGPT性能显著提升: 在DoctorFLAN数据集上微调后的DotaGPT模型，相较于其原始的聊天模型版本，在医生辅助任务上取得了显著的性能提升。例如，DotaGPT (基于Baichuan2-7B) 的平均分提高了25.2%
。 现有医疗模型表现不佳: 专为患者设计的“虚拟医生”模型（如BianQue-2, HuatuoGPT）在这些面向医生的工作流任务中表现相对较差，得分远低于通用模型和DotaGPT
。这凸显了“医生助理”和“虚拟医生”两种角色所需能力的差异。 领域微调并非总能带来提升: 并非所有医疗领域的微调都有益。例如，DISC-MedLLM的得分（4.24）甚至低于其通用基础模型Baichuan-13B-Chat（6.57），说明不恰当的或过度专业化的微调可能有害
。 模型规模效应显著: 在同一模型家族中，参数量更大的模型通常表现更好，例如Yi-34B-Chat（7.80）优于Yi-6B-Chat（6.98）
。 评估方法可靠: 人工评估与GPT-4自动评估结果之间存在强相关性（皮尔逊相关系数为0.82），证实了自动评估方法的可靠性
。
3.2. 关键数据与图表解读 (Interpretation of Key Data & Figures)
表1 (Automatic Evaluation Results): 这是论文的核心结果表。它清晰地展示了DotaGPT模型（如DotaGPTYi-6B和DotaGPTBaichuan2-7B）的平均分（分别为7.81和8.25）远高于其他同等规模的开源通用模型和医疗模型
。特别是在专业性要求高的“诊断”和“治疗”阶段，DotaGPT的性能提升尤为明显（提升幅度在11.6%到29.8%之间） 。 表2 (Human Evaluation Results on DoctorFLAN-test): 人工评估结果与自动评估趋势一致。DotaGPTBaichuan2-7B获得了7.83分，显著高于其基座模型（6.69）以及其他医疗模型如BianQue-2（4.58）和HuatuoGPT（4.97），并接近GPT-4（8.06）的水平
。 表5 (Case Study): 这个案例研究直观地展示了模型能力的差异。在鉴别诊断任务中，DotaGPT能够像专业医生一样，针对11个月大的婴儿，准确提出先天性白内障、视网膜母细胞瘤等可能诊断，并给出合理的解释和下一步检查建议
。相比之下，HuatuoGPT的回答则非常不专业，提出了结膜炎、角膜炎等不相关的诊断，甚至将白内障错误地描述为“常见的老年眼病”，暴露了其在知识深度上的严重不足 。
4. 讨论 (Discussion)
4.1. 结果的深度解读 (In-depth Interpretation of Results)
研究结果有力地回答了引言中提出的核心问题。现有医疗LLM之所以在辅助医生方面表现不佳，根源在于其训练数据与医生的实际工作流程不匹配。本研究通过与医生合作定义任务，并构建高质量的对齐数据集，成功证明了LLM在经过针对性训练后，可以成为高效的医生助理。DotaGPT的成功表明，对齐真实工作流是开发实用领域AI的关键。
4.2. 理论贡献 (Theoretical Contributions)
提出医生为中心的AI开发范式: 本研究系统性地阐述了将医疗LLM从“面向患者”转向“面向医生”的必要性和方法论，为医疗AI领域开辟了一个重要且更安全的研究方向。
提供了一套可复用的方法论: 论文提出的“启发-反馈”调查法、工作流任务分解、参考增强的数据精炼等方法，可以被推广到其他专业领域（如法律、金融），用于开发对齐专业人士工作流的AI助手。
贡献了宝贵的公共资源: 开源的DoctorFLAN数据集、DotaBench基准和DotaGPT模型，极大地丰富了中文医疗NLP社区的资源，将有力地推动后续相关研究
。 论文的研究成果将给业界带来什么影响? 它为医疗AI公司开发下一代临床决策支持系统（CDSS）提供了清晰的路线图。未来的产品可以不再局限于单一功能，而是能覆盖医生从接诊到随访的全流程，成为一个真正意义上的“全能助理”。
4.3. 实践启示 (Practical Implications)
减轻医生负担: 经过DoctorFLAN训练的模型，可以在病例总结、用药查询、术前教育等重复性高、信息需求大的任务中为医生提供高效支持，让他们能将更多精力投入到核心的诊疗决策中
。 提升医疗质量: 对于经验不足的医生，AI助手可以提供鉴别诊断的思路或询问提示，帮助他们进行更全面的思考，减少疏漏
。 指导模型开发: 研究结果表明，简单地用医疗数据进行微调并不一定能提升性能，关键在于数据的任务类型必须与目标应用场景对齐
。
4.4. 局限性与未来研究 (Limitations & Future Research)
局限性:
语言单一性: DoctorFLAN目前仅有中文版本，其在其他语言环境下的有效性有待验证，但作者强调其构建方法是通用的
。 应用需谨慎: 尽管模型表现优异，但在实际临床应用中仍需谨慎，不能完全替代医生的专业判断
。 医生反馈的挑战: 医生调查中反馈的LLM现有问题（如不遵循指令、答案错误、无法提供引用）为未来的模型优化指明了方向
。
未来研究: 作者可以基于该方法论构建多语言版本的DoctorFLAN，并进一步研究如何提升模型的可靠性，如加入溯源和自我修正机制，以更好地满足临床需求。
5. 结论 (Conclusion)
本研究聚焦于将LLM发展为医生助理这一未被充分探索的领域。通过与数十位医生的深度合作，研究团队首先识别并定义了覆盖真实临床工作流的22项核心任务。随后，基于这些任务构建了大规模、高质量的中文医疗数据集DoctorFLAN和创新的评估基准DotaBench。实验结果表明，在这些新资源上训练的DotaGPT模型，在作为医生助理方面的性能远超现有模型，其表现证明了本文所提数据集和方法的有效性。这项工作为现有的医疗LLM研究提供了重要的补充，并为开发更实用、更安全的医生中心AI奠定了坚实的基础。
6. 核心参考文献 (Core References)
Singhal, K., et al. (2023). "Large language models encode clinical knowledge." Nature.
意义: 奠基性工作，展示了LLM在编码和应用临床知识方面的巨大潜力，是该领域研究的重要起点
。
Chen, J., et al. "Huatuogpt-ii, one-stage training for medical adaption of Ilms."意义: 介绍了HuatuoGPT-II，一个先进的中文医疗LLM，是本文进行性能比较时的重要基线模型
。 Zhang, H., et al. (2023). "Huatuogpt, towards taming language model to be a doctor." EMNLP 2023.
意义: 代表了将LLM训练为“虚拟医生”以服务患者的典型范式，其以患者为中心的方法与本文以医生为中心的方法形成了鲜明对比
。
Wang, X., et al. (2024). "CMB: A comprehensive medical benchmark in Chinese." NAACL 2024.
意义: 一个重要的中文医疗基准测试集，但主要以多项选择题形式评估模型知识，本文通过构建开放式问答基准对其进行了补充
。
Zhang, N., et al. (2022). "Cblue: A chinese biomedical language understanding evaluation benchmark." ACL 2022.
意义: 一个综合性的中文生物医学语言理解基准，其子任务（如PromptCBLUE）被用作本研究构建DoctorFLAN的数据来源之一
。
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