ClinicalGPT-R1: Pushing reasoning capability of generalist disease diagnosis with large language model

📄 arXiv: 2504.09421v2 📥 PDF

作者: Wuyang Lan, Wenzheng Wang, Changwei Ji, Guoxing Yang, Yongbo Zhang, Xiaohong Liu, Song Wu, Guangyu Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-13 (更新: 2025-04-15)

备注: 8 pages, 6 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ClinicalGPT-R1：利用大型语言模型提升通用疾病诊断的推理能力

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

关键词: 大型语言模型 疾病诊断 临床推理 医学人工智能 MedBench-Hard

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在数学和编码等领域的推理能力显著，但在临床诊断中的应用仍有待探索。
  2. ClinicalGPT-R1通过在大量真实临床数据上进行训练，并采用多样化的训练策略，增强了模型在疾病诊断中的推理能力。
  3. 实验结果表明，ClinicalGPT-R1在中文诊断任务中超越GPT-4o，并在英文任务中达到与GPT-4相当的水平。

📝 摘要（中文）

本文介绍了ClinicalGPT-R1，一个推理增强的通用大型语言模型，用于疾病诊断。该模型在包含20,000个真实临床记录的数据集上进行训练，利用多样化的训练策略来增强诊断推理能力。为了评估性能，作者构建了MedBench-Hard，一个具有挑战性的数据集，涵盖七个主要医学专科和代表性疾病。实验结果表明，ClinicalGPT-R1在中文诊断任务中优于GPT-4o，并在英文环境中取得了与GPT-4相当的性能。这项对比研究有效地验证了ClinicalGPT-R1在疾病诊断任务中的优越性能。相关资源已在https://github.com/medfound/medfound上公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在临床疾病诊断中推理能力不足的问题。现有通用LLM在处理复杂的医学病例时，缺乏针对性的训练和优化，导致诊断准确率不高，难以满足实际临床需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对临床诊断任务进行优化的大型语言模型ClinicalGPT-R1。通过在大量的真实临床记录上进行训练，并结合特定的训练策略，提升模型在医学领域的推理能力和诊断准确率。

技术框架：ClinicalGPT-R1的整体框架包括数据收集与清洗、模型训练和性能评估三个主要阶段。首先，收集包含20,000个真实临床记录的数据集。然后，利用这些数据对LLM进行训练，采用多样化的训练策略，例如指令微调、对比学习等。最后，使用MedBench-Hard数据集对模型进行评估，并与GPT-4和GPT-4o等基线模型进行比较。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门针对临床诊断任务进行优化的大型语言模型ClinicalGPT-R1，并提出了MedBench-Hard数据集用于评估模型在复杂医学场景下的诊断能力。此外，论文还探索了多种训练策略，以提升模型在医学领域的推理能力。

关键设计：论文中关于模型训练的具体参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未详细描述，属于未知信息。但可以推测，模型可能采用了针对医学文本的特殊分词方法，并使用了交叉熵损失函数进行训练。具体的网络结构可能基于Transformer架构，并针对医学诊断任务进行了调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ClinicalGPT-R1在中文诊断任务中优于GPT-4o，并在英文环境中取得了与GPT-4相当的性能。这表明ClinicalGPT-R1在疾病诊断任务中具有显著的优势，尤其是在中文医学领域。MedBench-Hard数据集的构建也为评估医学诊断模型的性能提供了一个新的基准。

🎯 应用场景

ClinicalGPT-R1具有广泛的应用前景，可用于辅助医生进行疾病诊断，提高诊断效率和准确率。该模型还可以应用于远程医疗、健康咨询等领域，为患者提供便捷的医疗服务。未来，ClinicalGPT-R1有望成为智能医疗的重要组成部分，推动医疗行业的智能化发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in reasoning with large language models (LLMs)has shown remarkable reasoning capabilities in domains such as mathematics and coding, yet their application to clinical diagnosis remains underexplored. Here, we introduce ClinicalGPT-R1, a reasoning enhanced generalist large language model for disease diagnosis. Trained on a dataset of 20,000 real-world clinical records, ClinicalGPT-R1 leverages diverse training strategies to enhance diagnostic reasoning. To benchmark performance, we curated MedBench-Hard, a challenging dataset spanning seven major medical specialties and representative diseases. Experimental results demonstrate that ClinicalGPT-R1 outperforms GPT-4o in Chinese diagnostic tasks and achieves comparable performance to GPT-4 in English settings. This comparative study effectively validates the superior performance of ClinicalGPT-R1 in disease diagnosis tasks. Resources are available at https://github.com/medfound/medfound.