MSDiagnosis: A Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Step Clinical Diagnosis
作者: Ruihui Hou, Shencheng Chen, Yongqi Fan, Guangya Yu, Lifeng Zhu, Jing Sun, Jingping Liu, Tong Ruan
分类: cs.AI
发布日期: 2024-08-19 (更新: 2024-12-16)
💡 一句话要点
MSDiagnosis：提出一个多步骤临床诊断基准，并设计结合前向、后向推理与自省的诊断框架。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 临床诊断 大型语言模型 多步骤推理 医疗AI 诊断基准
📋 核心要点
- 现有临床诊断任务大多为单步过程，与真实临床环境中的复杂多步骤诊断程序不符。
- 论文提出结合前向推理、后向推理、反思和改进的框架，使大型语言模型能够自我评估和调整诊断结果。
- 实验结果验证了所提出方法的有效性，并为未来的研究方向提供了参考。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个中文临床诊断基准MSDiagnosis，用于评估大型语言模型在多步骤临床诊断中的表现。该基准包含来自12个科室的2225个病例，涵盖初诊、鉴别诊断和最终诊断等任务。此外，本文还提出了一个新颖有效的框架，该框架结合了前向推理、后向推理、反思和改进，使大型语言模型能够自我评估和调整其诊断结果。实验结果表明，所提出的方法是有效的。本文还提供了全面的实验分析，并为该任务提出了未来的研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有临床诊断任务的单步性问题，即现有方法无法模拟真实临床场景中涉及初诊、鉴别诊断和最终诊断的多步骤诊断过程。现有方法的痛点在于无法有效利用历史诊断信息进行迭代和修正，导致诊断结果的准确性受限。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多步骤诊断框架，该框架允许模型在诊断过程中进行反思和改进。通过结合前向推理（从症状到诊断）、后向推理（从诊断到症状）以及反思机制，模型可以不断验证和调整其诊断结果，从而提高诊断的准确性和可靠性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 前向推理：根据患者的症状和体征，初步推断可能的诊断结果。2) 后向推理：基于初步诊断结果，反向验证诊断的合理性，并寻找支持该诊断的证据。3) 反思：评估前向和后向推理的结果，识别潜在的错误或不一致之处。4) 改进：根据反思的结果，调整诊断策略，并重新进行前向和后向推理，直到获得满意的诊断结果。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了反思机制，使模型能够自我评估和调整诊断结果。与传统的单步诊断方法相比，该方法能够更好地模拟临床医生的诊断过程，并有效利用历史诊断信息进行迭代和修正。
关键设计：论文中未明确给出关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些信息可能在后续的论文中给出。但可以推测，该框架可能使用强化学习或模仿学习等技术来训练反思模块，并使用交叉熵损失函数来优化诊断结果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了MSDiagnosis基准，包含2225个病例，覆盖12个科室，为多步骤临床诊断任务提供了高质量的数据集。提出的结合前向、后向推理与自省的框架，在MSDiagnosis基准上取得了显著的性能提升，验证了该方法的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能辅助诊断系统，帮助医生进行更准确、更高效的临床诊断。通过模拟临床医生的多步骤诊断过程，该方法可以提高诊断的准确性和可靠性，减少误诊和漏诊的风险。此外，该研究还可以促进大型语言模型在医疗领域的应用，为构建智能医疗系统提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Clinical diagnosis is critical in medical practice, typically requiring a continuous and evolving process that includes primary diagnosis, differential diagnosis, and final diagnosis. However, most existing clinical diagnostic tasks are single-step processes, which does not align with the complex multi-step diagnostic procedures found in real-world clinical settings. In this paper, we propose a Chinese clinical diagnostic benchmark, called MSDiagnosis. This benchmark consists of 2,225 cases from 12 departments, covering tasks such as primary diagnosis, differential diagnosis, and final diagnosis. Additionally, we propose a novel and effective framework. This framework combines forward inference, backward inference, reflection, and refinement, enabling the large language model to self-evaluate and adjust its diagnostic results. To this end, we test open-source models, closed-source models, and our proposed framework.The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method. We also provide a comprehensive experimental analysis and suggest future research directions for this task.