别再只看聊天了！大模型真正的“智商”如何？上海AI实验室发布临床推理能力评估标准，这篇干货太顶了！

本文的第一步不是急着跑模型，而是从真实 case report 出发，把 1453 例病例按临床思维结构化，拆成病史、检查、诊断、治疗等关键信息；第二步是严格对标临床流程，把任务设计成“要开什么检查—怎么做诊断—如何定治疗方案”三段式，而不是简单的问答题；第三步则是同时评价“最后结论”和“中间推理链”，用自动化的 Reasoning Evaluator + 医生人工核查，量化每一步推理是否有效、是否符合证据。这种“从真实病例出发、围绕临床路径搭建任务、用多维指标评估推理质量”的整体设计，对于想要自己搭建科室级大模型评估集、或做专病大模型研究的医生，都具有很强的可借鉴性与可落地性。

1. 目的

本文的目标是系统、定量地评估“会思考”的大模型在真实临床病例上的推理能力，不仅看“最后答得对不对”，还要看“中间怎么想的”。作者构建了一个包含 1453 例结构化病例的新基准 MedR-Bench，覆盖 3 个关键临床阶段（检查推荐、诊断决策、治疗方案制定），并设计了一个自动化的 Reasoning Evaluator，从效率、事实正确性、完整性三个维度给推理过程打分，比较 7 个代表性推理 LLM（含开源和闭源），以判断目前模型在真实临床场景中的可靠性和不足。

2. 数据

本文用到的数据包括以下几个方面：

• 病例数据：从 PMC Open Access 子集筛选“case report”文章，限定发表时间在 2024 年 7 月之后，共得到 3817 篇病例报道，经 GPT-4o 自动筛掉非诊断/治疗主题后，重组为 1453 例结构化患者病例。

• MedR-Bench-Diagnosis：957 例诊断相关病例

• MedR-Bench-Treatment：496 例治疗相关病例

• 病种分布：按 MedlinePlus 的 “Body System”和“Disorders & Conditions” 分类，覆盖 13 个系统（如脑与神经、消化、血液/心脏/循环、呼吸、免疫、内分泌等）和 10 类疾病（肿瘤、感染、遗传/出生缺陷、代谢病、创伤等）；同时结合 ORDO + ScispaCy 标记罕见病，得到 491 例罕见病诊断病例与 165 例罕见病治疗病例。
• 模型与人类基线：评估 7 个推理 LLM：OpenAI-o3-mini、Gemini-2.0-Flash-Thinking、DeepSeek-R1、Qwen-QwQ、Baichuan-M1、DiagnosisGPT、MedGemma，并邀请 6 名有约 5 年临床经验的医生，在“给足所有检查信息”的 oracle 条件下完成诊断和治疗任务，作为人类参照。

3. 方法

作者先用 GPT-4o 把病例报道拆解成：病例概要（主诉、现病史、体检、辅助检查等）、从“讨论”部分提炼的推理过程、以及最终诊断/治疗结果，并标注系统、病种和罕见病属性，形成结构化病例库 MedR-Bench。然后设计一个三阶段的临床任务框架：①检查推荐——从初始病史出发，让模型像医生一样提出需要的化验/影像检查；②诊断决策——基于已有检查信息给出诊断；③治疗方案制定——在给出完整病情与诊断后，要求模型提出治疗方案。最后，构建一个基于 GPT-4o 的 Reasoning Evaluator，自动把 LLM 的长文本推理拆成步骤、判断哪些步骤有效、查文献/指南验证真假，并对照病例中标注的参考推理来计算“是否说明了所有关键步骤”。

4. 结果

4.1 数据处理流程

下图是本文的数据处理流程：从 PMC-OA 中筛选出 2024 年 7 月后发表、类型为 case report 且主题为诊断/治疗的文章，经过 GPT-4o 结构化为患者病例，并进一步利用 GPT-4o 对每例病例进行“身体系统”“疾病类别”分类及罕见病标注。图 2b 详细展开 Reasoning Evaluator：先把推理文本拆分成步骤，再把每步分类为“真正的推理、引用原文、重复、冗余”，仅保留有效推理步；随后抽取关键词（如“发热、头痛、血培养”等），调用网络搜索聚合多页信息，判断每一步是“正确”或“错误”；如果有参考推理，则逐条检查这些参考步骤是否在模型推理中出现，据此计算效率、事实性、完整性。

4.2 病理审核流程

下图还展示研究过程中病例质量审核流程：随机抽取 100 例由 GPT-4o 重构的病例，三位医生独立对照原始 case report，判断“重构病例是否与原文一致”，再用多数学者意见作为最终结论，用来验证结构化病例的可靠性。图 3b 展示对 agentic 指标本身的验证：随机抽取部分病例的最终预测及推理步骤，让医生逐条标注诊断/治疗是否正确、某一步是否“有效”“事实正确”“覆盖了给定的参考推理”，再与 Reasoning Evaluator 的判定做一致性比较，从而证明这个自动评分系统与医生多数意见的吻合度（一般在 ~95% 左右），可以作为规模化打分工具。

5. 讨论

本文提出的MedR-Bench 和 Reasoning Evaluator 共同填补了以往“只考选择题、不看推理过程”的评估空白，第一次能从全过程、多维度深入审视临床大模型：

• 诊断环节的优势：在检查信息充足时，当前顶尖推理 LLM 已经能在多学科、多病种上给出高准确率诊断，性能可超越单个有经验的医生，显示出作为“辅助诊断工具”的潜力。
• 检查推荐与治疗规划的短板：模型很难像有经验的临床医生那样，主动设计最有价值的检查路径，也难以在复杂、多目标权衡（疗效、副作用、指南、合并症等）下给出完善治疗方案，尤其在罕见病治疗上更显不足，这意味着真正落地仍需要医生主导、模型辅助。
• 推理质量尚不足以“放心托管”：虽然多数推理步骤是事实正确的，但“遗漏关键步骤”的现象普遍存在——完整性只有 70–80%，一旦涉及治疗，哪怕推理链只漏掉一个关键考虑点，都可能导致方案被判为不合格。因此在现阶段，大模型更适合作为“提供参考思路和备选方案”的工具，而非自动化决策系统。
• 罕见病与开源模型的意义：模型在罕见病上的表现相对稳健，说明通过大规模医学语料预训练，LLM 可以弥补医生在“低发病率病种”上的知识盲区；同时，DeepSeek-R1 等开源模型逼近闭源系统性能，让“本地部署、隐私保护、可定制”的临床 AI 方案更可行。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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