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大語(yǔ)言模型（LLM）在醫(yī)療健康領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力，從輔助復(fù)雜診斷到個(gè)性化患者護(hù)理，這些強(qiáng)大的工具正在逐步改變醫(yī)療實(shí)踐的面貌。然而，將這些工具安全有效地整合到臨床實(shí)踐中，完全取決于我們對(duì)其真實(shí)能力的嚴(yán)格評(píng)估能力。隨著通用知識(shí)與專家級(jí)臨床推理之間差距的擴(kuò)大，開(kāi)發(fā)復(fù)雜、基于臨床的基準(zhǔn)測(cè)試不僅是學(xué)術(shù)進(jìn)步的問(wèn)題，更是構(gòu)建可信醫(yī)療人工智能的前提條件。

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https://wisemodel.cn/datasets/FreedomIntelligence/LiveClin

當(dāng)前醫(yī)療大語(yǔ)言模型的評(píng)估領(lǐng)域存在兩個(gè)關(guān)鍵局限性。首先是數(shù)據(jù)污染問(wèn)題：靜態(tài)基準(zhǔn)測(cè)試如MedQA等不僅容易受到數(shù)據(jù)污染的影響，還面臨知識(shí)過(guò)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)。隨著模型在日益擴(kuò)大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行訓(xùn)練，流行靜態(tài)基準(zhǔn)測(cè)試的問(wèn)題和答案不可避免地被吸收到其訓(xùn)練集中。這種廣泛的污染意味著模型越來(lái)越多地在已經(jīng)見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試，導(dǎo)致性能分?jǐn)?shù)虛高，這嚴(yán)重威脅了評(píng)估的完整性。

其次是評(píng)估設(shè)計(jì)的局限性：現(xiàn)有的單輪評(píng)估與患者護(hù)理的縱向性質(zhì)不一致。通過(guò)在孤立的、合成的快照中評(píng)估推理能力，即使是先進(jìn)的系統(tǒng)如MedXpertQA和AgentClinic也將患者管理簡(jiǎn)化為一系列不連貫的任務(wù)。這種方法無(wú)法評(píng)估導(dǎo)航患者整個(gè)臨床路徑所需的綜合推理能力，從初始呈現(xiàn)到長(zhǎng)期管理。

圖1. LiveClin 模擬真實(shí)患者全臨床路徑的動(dòng)態(tài)推理示例

為了量化數(shù)據(jù)污染和知識(shí)過(guò)時(shí)的雙重影響，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一項(xiàng)縱向試點(diǎn)研究。結(jié)果顯示，模型在較舊的、可能被污染的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)與在新的、當(dāng)代數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)之間存在顯著差距。以GPT-5為例，在其知識(shí)截止日期內(nèi)的數(shù)據(jù)上得分高達(dá)45.0%，但在截止日期后發(fā)布的案例上下降了近10個(gè)百分點(diǎn)。這種模式在各個(gè)模型中一致存在，量化了數(shù)據(jù)污染的扭曲效應(yīng)和知識(shí)過(guò)時(shí)的影響。

01

LiveClin基準(zhǔn)測(cè)試概述

為解決上述挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)引入了LiveClin——一個(gè)旨在近似真實(shí)世界臨床實(shí)踐的實(shí)時(shí)基準(zhǔn)測(cè)試。該基準(zhǔn)測(cè)試從當(dāng)代、同行評(píng)審的病例報(bào)告中構(gòu)建，每半年更新一次，確保臨床時(shí)效性并抵抗數(shù)據(jù)污染。研究團(tuán)隊(duì)使用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的AI-人類工作流程（涉及239名醫(yī)生），將真實(shí)患者病例轉(zhuǎn)化為復(fù)雜的多模態(tài)評(píng)估場(chǎng)景，覆蓋整個(gè)臨床路徑。基準(zhǔn)測(cè)試目前包含1,407個(gè)病例報(bào)告和6,605個(gè)問(wèn)題。

LiveClin的核心創(chuàng)新在于其動(dòng)態(tài)性和臨床真實(shí)性。與靜態(tài)基準(zhǔn)測(cè)試不同，LiveClin通過(guò)持續(xù)更新的機(jī)制確保評(píng)估內(nèi)容始終反映最新的醫(yī)學(xué)知識(shí)和臨床實(shí)踐。每個(gè)病例都被轉(zhuǎn)化為多階段考試，評(píng)估模型是否能夠順序整合反映患者病情演變的多模態(tài)信息。這種設(shè)計(jì)模擬了從初始評(píng)估到長(zhǎng)期管理的完整臨床路徑，在每個(gè)關(guān)鍵決策點(diǎn)逐步引入新的臨床信息和多樣化的影像模態(tài)（如X光、MRI、病理、CT），以挑戰(zhàn)模型在演進(jìn)場(chǎng)景中的推理能力。

圖. 不同發(fā)表時(shí)間的數(shù)據(jù)集上大語(yǔ)言模型（LLM）的準(zhǔn)確率對(duì)比。研究發(fā)現(xiàn)模型在較早、可能受到數(shù)據(jù)污染的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，與在最新、當(dāng)代數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)之間存在顯著差距。以 GPT-5 為例：在其知識(shí)庫(kù)覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)上，其得分可高達(dá) 45.0%；但在知識(shí)截止時(shí)間之后發(fā)表的病例上，成績(jī)則下降了近 10 個(gè)百分點(diǎn)。

02

數(shù)據(jù)構(gòu)建流程

2.1臨床分類體系

LiveClin的分類體系是一個(gè)多層次性能分析的基礎(chǔ)框架，旨在克服現(xiàn)有基準(zhǔn)測(cè)試單一分?jǐn)?shù)、范圍狹窄的局限性。該體系采用三級(jí)層次結(jié)構(gòu)：第一級(jí)為ICD-10章節(jié)，包含16個(gè)臨床連貫的章節(jié)，提供模型在主要醫(yī)學(xué)專業(yè)領(lǐng)域能力的宏觀視角；第二級(jí)為疾病群組，定義了72個(gè)不同的疾病群組，平衡了特異性和統(tǒng)計(jì)可靠性的需求；第三級(jí)為ICD-10代碼，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的診斷級(jí)評(píng)估，對(duì)于識(shí)別模型在眾多疾病中的具體優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)至關(guān)重要。

2.2病例構(gòu)建

病例構(gòu)建階段專注于建立高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的當(dāng)代臨床病例語(yǔ)料庫(kù)。研究團(tuán)隊(duì)首先從PubMed Central開(kāi)放獲取子集中程序化檢索2025年上半年發(fā)布的所有XML格式病例報(bào)告。然后，自定義構(gòu)建的流程解析每個(gè)文件，提取關(guān)鍵元數(shù)據(jù)并分析文章結(jié)構(gòu)。描述患者病程的部分（如病例呈現(xiàn)）被聚合形成核心病例敘述，而包含作者分析的部分（如討論）被整合為病例討論。為支持多模態(tài)能力評(píng)估，該流程還將所有表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Markdown格式，并提取所有相關(guān)圖像的持久URL及其標(biāo)題。

在采樣階段，研究團(tuán)隊(duì)首先使用gpt-4.1-2025-04-14對(duì)每個(gè)病例報(bào)告進(jìn)行三級(jí)分類。然后實(shí)施分層抽樣協(xié)議，以72個(gè)二級(jí)疾病群組為指導(dǎo)，每個(gè)群組抽樣30個(gè)獨(dú)特病例，同時(shí)優(yōu)先考慮每個(gè)樣本中三級(jí)疾病的多樣性，以減輕常見(jiàn)疾病的過(guò)度代表性。這一嚴(yán)格程序最終產(chǎn)生了2,150份高質(zhì)量病例報(bào)告的語(yǔ)料庫(kù)。

2.3考試生成

考試生成階段采用生成器-批評(píng)器架構(gòu)，將靜態(tài)報(bào)告轉(zhuǎn)化為模擬整個(gè)臨床路徑的多步驟問(wèn)題。生成器代理首先將每個(gè)病例重構(gòu)為漸進(jìn)式臨床挑戰(zhàn)，創(chuàng)建簡(jiǎn)潔的初始臨床場(chǎng)景，然后生成3-6個(gè)漸進(jìn)式、10選項(xiàng)多選題序列。每個(gè)問(wèn)題的上下文在適當(dāng)?shù)墓ぷ髁鞒滩襟E策略性地引入新的臨床細(xì)節(jié)，探測(cè)模型整合演進(jìn)信息的能力。

批評(píng)器代理負(fù)責(zé)閉環(huán)質(zhì)量控制。一旦生成器產(chǎn)生問(wèn)題集，批評(píng)器在兩個(gè)關(guān)鍵維度上評(píng)估它：臨床準(zhǔn)確性和認(rèn)知復(fù)雜性。如果問(wèn)題被標(biāo)記，批評(píng)器提供可操作的反饋，促使生成器修訂該集合。這個(gè)精煉循環(huán)持續(xù)進(jìn)行，直到問(wèn)題集達(dá)到兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：100%的臨床準(zhǔn)確性（確保所有內(nèi)容事實(shí)正確）和超過(guò)60%問(wèn)題的高認(rèn)知復(fù)雜性。為確保效率，任何在10個(gè)循環(huán)內(nèi)未能收斂的集合將被丟棄。

2.4質(zhì)量檢查

質(zhì)量檢查階段實(shí)施多層質(zhì)量保證協(xié)議，遵循保守原則：任何有潛在缺陷的問(wèn)題都被拒絕。該協(xié)議結(jié)合AI預(yù)篩選和多層級(jí)醫(yī)生驗(yàn)證。所有評(píng)估者應(yīng)用兩個(gè)嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)：事實(shí)驗(yàn)證（確保與源病例完美對(duì)齊）和邏輯可解性（確認(rèn)答案可從可用信息中推導(dǎo)）。AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)篩選首先由法官代理進(jìn)行裁決，作為高度保守的預(yù)過(guò)濾器，自主拒絕根本上有缺陷的問(wèn)題。隨后，239名持證醫(yī)生進(jìn)行兩階段驗(yàn)證：標(biāo)注階段由主治醫(yī)生評(píng)估每個(gè)問(wèn)題；檢查階段由資深醫(yī)生審查標(biāo)注。任何差異都會(huì)觸發(fā)與標(biāo)注者的修訂循環(huán)，直到達(dá)成共識(shí)。

圖3. LiveClin 的病例檢索、生成與過(guò)濾流程

03

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1整體性能評(píng)估

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)26個(gè)領(lǐng)先的大語(yǔ)言模型進(jìn)行了全面評(píng)估。結(jié)果顯示，專有模型領(lǐng)先，o3和GPT-5位居榜首。在100個(gè)隨機(jī)抽樣的LiveClin病例上與醫(yī)生進(jìn)行基準(zhǔn)對(duì)比，主任醫(yī)師準(zhǔn)確率最高，主治醫(yī)生略低，兩組都超過(guò)了大多數(shù)模型。只有GPT-5和o3略微超過(guò)主治醫(yī)生，但仍未達(dá)到主任醫(yī)師的水平。表現(xiàn)最好的模型僅達(dá)到35.7%的案例準(zhǔn)確率，這凸顯了基準(zhǔn)測(cè)試的難度。

開(kāi)源模型正在縮小差距，大規(guī)模模型如InternVL-3.5-241B接近專有領(lǐng)導(dǎo)者，高效設(shè)計(jì)如GLM-4V-9B超過(guò)了較弱的專有系統(tǒng)如GPT-4o。研究發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了單純通過(guò)擴(kuò)展或新版本發(fā)布就能帶來(lái)更好臨床推理能力的信念。例如，Claude 3.5 Sonnet超過(guò)了其后繼者Claude 3.7 Sonnet，在Gemini系列中，Gemini 2.0 Flash得分高于Gemini 2.5 Flash。這標(biāo)志著自動(dòng)升級(jí)帶來(lái)的收益已經(jīng)結(jié)束，指向需要針對(duì)性的、特定領(lǐng)域的優(yōu)化。

圖. LiveClin的數(shù)據(jù)分布與統(tǒng)計(jì)

對(duì)臨床路徑上的錯(cuò)誤模式分析揭示了不同模型類別的獨(dú)特失敗模式。頂級(jí)專有模型如o3傾向于在路徑中期失敗，錯(cuò)誤在認(rèn)知要求高的診斷與解釋階段達(dá)到峰值。相比之下，開(kāi)源醫(yī)療模型表現(xiàn)出后期失敗模式，錯(cuò)誤集中在最后四分之一的隨訪階段，表明長(zhǎng)上下文保留的關(guān)鍵性崩潰。通用模型如GLM-4V-9B表現(xiàn)出前端加載的錯(cuò)誤特征，在過(guò)程早期就出現(xiàn)失誤，這凸顯了提高從初始臨床呈現(xiàn)進(jìn)行有效推理能力的迫切需求。

對(duì)ICD-10章節(jié)的分析顯示，模型性能高度可變，揭示了獨(dú)特的專業(yè)化以及普遍的弱點(diǎn)。例如，模型在由清晰系統(tǒng)邏輯支配的領(lǐng)域（如內(nèi)分泌疾病）表現(xiàn)出色，但在需要細(xì)致綜合的領(lǐng)域（如腫瘤）普遍表現(xiàn)不佳。有趣的是，這種專業(yè)化超越了規(guī)模：頂級(jí)o3（68.4%）和緊湊的Claude-3.5-Sonnet（63.2%）在精神和行為障礙方面都達(dá)到了出色的準(zhǔn)確率。

圖4. 26款大模型與人類真實(shí)醫(yī)生在 LiveClin 上的 Case Accuracy（病例完全通關(guān)率）評(píng)測(cè)結(jié)果比較

多模態(tài)推理分析顯示，簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)提取與復(fù)雜推理之間存在關(guān)鍵差距。模型自信地解釋結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如圖表（75.1%），但在需要專家級(jí)推理時(shí)表現(xiàn)不佳，病理（59.6%）和生物信號(hào)（53.6%）等模態(tài)上的表現(xiàn)較差。盡管專業(yè)訓(xùn)練顯示出希望，MedGemma-27B在生物信號(hào)方面表現(xiàn)出驚人的能力（71.4%），但基礎(chǔ)穩(wěn)健性仍然是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。即使是最有能力的模型也可能在看似簡(jiǎn)單的輸入如人口統(tǒng)計(jì)表上出錯(cuò)，這凸顯了這一核心問(wèn)題。

圖. 各款大模型在不同醫(yī)學(xué)影像及表格上的準(zhǔn)確率熱力圖

04

消融研究

為驗(yàn)證基于代理的流程中每個(gè)組件的貢獻(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)在隨機(jī)抽樣的200份病例報(bào)告上進(jìn)行了消融研究。結(jié)果顯示，基于LLM的生成在可擴(kuò)展性和問(wèn)題復(fù)雜性方面都有顯著改善。單獨(dú)運(yùn)行時(shí)，生成器代理將時(shí)間和財(cái)務(wù)成本相比醫(yī)生撰寫降低了近兩個(gè)數(shù)量級(jí)，同時(shí)將簡(jiǎn)單問(wèn)題的比例從38.5%降低到16.5%。添加批評(píng)器代理對(duì)事實(shí)準(zhǔn)確性至關(guān)重要，將醫(yī)生驗(yàn)證的準(zhǔn)確率從84.5%提高到93.0%，并進(jìn)一步將簡(jiǎn)單問(wèn)題比例降低到5.5%。這種迭代精煉對(duì)于大規(guī)模產(chǎn)生可靠、臨床要求高的內(nèi)容至關(guān)重要。

最終的法官代理不僅作為過(guò)濾器，更是人類審查過(guò)程的關(guān)鍵增強(qiáng)。雖然其包含名義上將通過(guò)率降低到89.5%，但這種降低代表了一個(gè)積極的結(jié)果：更嚴(yán)格的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)為醫(yī)生提供結(jié)構(gòu)化的審計(jì)跟蹤和來(lái)自源病例的直接證據(jù)，法官使他們能夠識(shí)別可能被忽視的細(xì)微缺陷。

05

可持續(xù)性與污染控制

LiveClin的長(zhǎng)期可靠性依賴于可持續(xù)性、污染控制和偏見(jiàn)評(píng)估。研究團(tuán)隊(duì)維持每半年一次的醫(yī)生審查更新周期作為可靠實(shí)時(shí)醫(yī)療AI評(píng)估的核心要求。每個(gè)周期替換整個(gè)評(píng)估集，重新評(píng)估現(xiàn)有模型，并包括新發(fā)布的模型。利用AI-人類協(xié)作工作流程，前六個(gè)月的病例被收集、驗(yàn)證并在前兩周內(nèi)發(fā)布。

為限制污染風(fēng)險(xiǎn)，研究團(tuán)隊(duì)實(shí)施定期更新，遵循LiveBench和LiveCodeBench的做法。模型數(shù)據(jù)收集與公開(kāi)發(fā)布之間大約六到八個(gè)月的滯后為污染控制提供了有效窗口。為檢測(cè)個(gè)別開(kāi)發(fā)者頻繁迭代可能帶來(lái)的潛在利用，研究團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)每月更新的私人排行榜。月度分?jǐn)?shù)變化很小，排名保持穩(wěn)定，確認(rèn)監(jiān)控措施保障了基準(zhǔn)測(cè)試的完整性。

06

總結(jié)與展望

這項(xiàng)工作的主要貢獻(xiàn)包括三個(gè)方面：首先，LiveClin是一個(gè)新穎、動(dòng)態(tài)、多模態(tài)的基準(zhǔn)測(cè)試，評(píng)估完整的臨床路徑，設(shè)計(jì)為抗污染并持續(xù)更新；其次，一個(gè)可擴(kuò)展且經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的AI-人類工作流程，用于生成和維護(hù)模擬臨床實(shí)踐的高質(zhì)量評(píng)估，證明比僅人類撰寫更具成本效益，并產(chǎn)生更具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題；第三，對(duì)26個(gè)領(lǐng)先LLM的全面評(píng)估，為最先進(jìn)的臨床推理提供了新的基線，并揭示了關(guān)鍵的、獨(dú)特的失敗模式，為未來(lái)模型開(kāi)發(fā)提供信息。

LiveClin標(biāo)志著從靜態(tài)知識(shí)測(cè)試到應(yīng)用臨床推理動(dòng)態(tài)評(píng)估的范式轉(zhuǎn)變。通過(guò)提供持續(xù)演進(jìn)、基于臨床的挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)旨在指導(dǎo)醫(yī)療LLM的發(fā)展，朝著更大的現(xiàn)實(shí)世界可靠性和安全性邁進(jìn)。評(píng)估結(jié)果顯示了明顯的性能差距，頂級(jí)案例準(zhǔn)確率僅為35.7%，揭示了頂級(jí)模型中期的綜合困難以及專業(yè)模型后期階段的上下文丟失等獨(dú)特失敗模式。這些發(fā)現(xiàn)為醫(yī)療AI的進(jìn)一步發(fā)展指明了方向，強(qiáng)調(diào)了在強(qiáng)大通用基礎(chǔ)模型之上進(jìn)行針對(duì)性、領(lǐng)域特定優(yōu)化的重要性。

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