Large Language Model Benchmarks in Medical Tasks

📄 arXiv: 2410.21348v3 📥 PDF

作者: Lawrence K. Q. Yan, Qian Niu, Ming Li, Yichao Zhang, Caitlyn Heqi Yin, Cheng Fei, Benji Peng, Ziqian Bi, Pohsun Feng, Keyu Chen, Tianyang Wang, Yunze Wang, Silin Chen, Ming Liu, Junyu Liu, Xinyuan Song, Riyang Bao, Zekun Jiang, Ziyuan Qin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2025-11-11)

备注: 25 pages, 5 tables

💡 一句话要点

综述医学领域大语言模型评测基准，促进临床任务的LLM应用。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医学大语言模型 基准数据集 电子健康记录 医学图像 临床任务 多模态学习 性能评估

📋 核心要点

  1. 医学领域LLM应用激增，但缺乏系统性的性能评估和基准数据集梳理。
  2. 本文对医学LLM的各类基准数据集进行全面调研，按模态分类并分析其特点。
  3. 总结了现有基准的挑战与机遇，为未来医学LLM研究方向提供参考。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLM）在医学领域的应用日益广泛，使用基准数据集评估这些模型的性能至关重要。本文全面调研了医学LLM任务中使用的各种基准数据集。这些数据集涵盖多种模态，包括文本、图像和多模态基准，侧重于医学知识的不同方面，如电子健康记录（EHR）、医患对话、医学问答和医学图像描述。该调研按模态对数据集进行分类，讨论了它们的重要性、数据结构以及对LLM在诊断、报告生成和预测性决策支持等临床任务发展的影响。关键基准包括MIMIC-III、MIMIC-IV、BioASQ、PubMedQA和CheXpert，它们促进了医学报告生成、临床总结和合成数据生成等任务的进步。本文总结了利用这些基准推进多模态医学智能的挑战和机遇，强调需要具有更高语言多样性、结构化组学数据和创新合成方法的数据集。这项工作也为未来医学LLM应用的研究奠定了基础，为医学人工智能的不断发展做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：目前，医学领域的大型语言模型（LLM）应用迅速增长，但缺乏对这些模型进行系统性评估的标准和方法。现有方法的痛点在于缺乏一个全面的、跨模态的基准数据集综述，难以有效评估LLM在各种医学任务中的表现，例如诊断、报告生成和预测性决策支持。

核心思路：本文的核心思路是对现有的医学LLM基准数据集进行系统性的分类和总结，涵盖文本、图像和多模态数据。通过分析这些数据集的特点、数据结构和应用场景，为研究人员提供一个全面的参考，从而更好地评估和改进医学LLM的性能。

技术框架：本文采用调研和综述的方式，对现有的医学LLM基准数据集进行整理和分析。主要包括以下几个阶段： 1. 数据集收集：收集涵盖文本、图像和多模态的医学领域基准数据集。 2. 模态分类：按照数据集的模态（文本、图像、多模态）对数据集进行分类。 3. 特征分析：分析每个数据集的特点、数据结构、应用场景和评估指标。 4. 挑战与机遇总结：总结现有基准数据集的挑战和机遇，为未来研究提供方向。

关键创新：本文最重要的创新点在于提供了一个全面的医学LLM基准数据集综述，涵盖了多种模态和不同的医学任务。与现有方法相比，本文更加系统和全面，为研究人员提供了一个更清晰的视角，帮助他们更好地了解和利用这些基准数据集。

关键设计：本文的关键设计在于对数据集的分类和特征分析。通过按照模态对数据集进行分类，可以更好地了解不同模态数据的特点和应用场景。通过分析每个数据集的数据结构、评估指标和应用场景，可以更好地了解数据集的优缺点，从而更好地选择合适的基准数据集进行模型评估。

📊 实验亮点

本文重点突出了MIMIC-III、MIMIC-IV、BioASQ、PubMedQA和CheXpert等关键基准数据集在医学报告生成、临床总结和合成数据生成等任务中的应用。这些基准数据集已被广泛用于评估LLM在医学领域的性能，并促进了相关任务的显著进展。具体性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，需查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学人工智能的多个领域，包括辅助诊断、医学报告生成、临床决策支持和医学教育。通过使用标准化的基准数据集，可以更有效地评估和比较不同LLM的性能，从而推动医学人工智能技术的进步，最终改善患者的医疗服务质量。

📄 摘要（原文）

With the increasing application of large language models (LLMs) in the medical domain, evaluating these models' performance using benchmark datasets has become crucial. This paper presents a comprehensive survey of various benchmark datasets employed in medical LLM tasks. These datasets span multiple modalities including text, image, and multimodal benchmarks, focusing on different aspects of medical knowledge such as electronic health records (EHRs), doctor-patient dialogues, medical question-answering, and medical image captioning. The survey categorizes the datasets by modality, discussing their significance, data structure, and impact on the development of LLMs for clinical tasks such as diagnosis, report generation, and predictive decision support. Key benchmarks include MIMIC-III, MIMIC-IV, BioASQ, PubMedQA, and CheXpert, which have facilitated advancements in tasks like medical report generation, clinical summarization, and synthetic data generation. The paper summarizes the challenges and opportunities in leveraging these benchmarks for advancing multimodal medical intelligence, emphasizing the need for datasets with a greater degree of language diversity, structured omics data, and innovative approaches to synthesis. This work also provides a foundation for future research in the application of LLMs in medicine, contributing to the evolving field of medical artificial intelligence.