Building a Human-Verified Clinical Reasoning Dataset via a Human LLM Hybrid Pipeline for Trustworthy Medical AI

📄 arXiv: 2505.06912v1 📥 PDF

作者: Chao Ding, Mouxiao Bian, Pengcheng Chen, Hongliang Zhang, Tianbin Li, Lihao Liu, Jiayuan Chen, Zhuoran Li, Yabei Zhong, Yongqi Liu, Haiqing Huang, Dongming Shan, Junjun He, Jie Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-11

💡 一句话要点

构建基于人机混合流程的临床推理数据集，提升医疗AI的可信度

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

关键词: 医学AI 大型语言模型 临床推理 数据集构建 人机协作 思维链 专家验证

📋 核心要点

  1. 现有医学LLM推理过程不透明，严重限制了临床医生的信任，阻碍了其在医疗领域的应用。
  2. 论文提出了一种人机混合流程，通过专家验证和迭代改进，构建高质量的临床推理数据集。
  3. 该数据集包含31,247个医学问答对，并附带专家验证的思维链解释，覆盖多个临床领域。

📝 摘要（中文）

为了解决大型语言模型（LLM）在医疗领域应用中，由于推理过程不透明而导致的信任危机，以及现有医学LLM过度依赖科学文献或合成数据，缺乏专家验证和临床相关性的问题，本文提出了一个包含31,247个医学问答对的高临床相关性数据集，每个问答对都附带有专家验证的思维链（CoT）解释。该数据集通过可扩展的人机混合流程构建：LLM生成的推理过程经过医学专家的迭代审查、评分和改进，并根据结构化标准进行评估。不合格的输出通过人工修改或引导LLM重新生成，直到达成专家共识。该公开数据集为开发具有透明和可验证推理能力的医学LLM提供了重要资源，从而推动了更安全、更可解释的医学AI的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学大型语言模型（LLM）在医学问答方面表现出色，但其“黑盒”推理过程缺乏透明度，导致临床医生难以信任。此外，现有医学LLM主要依赖科学文献或合成数据进行训练，这些数据缺乏细粒度的专家验证和高度的临床相关性，限制了其在专业医学领域的能力提升。因此，需要一个高质量、经过专家验证、具有临床相关性的数据集，以支持开发更可信的医学AI系统。

核心思路：论文的核心思路是利用人机协作的方式，结合LLM的生成能力和医学专家的专业知识，构建一个高质量的临床推理数据集。LLM负责生成初步的推理过程，医学专家负责对推理过程进行审查、评分和改进，确保数据集中的推理过程是准确、合理且符合临床实践的。

技术框架：该研究采用了一个人机混合流程，主要包含以下几个阶段：1) LLM生成初始的推理链（Chain-of-Thought, CoT）；2) 医学专家根据预定义的结构化标准对LLM生成的CoT进行审查和评分；3) 对于不合格的CoT，进行人工修改或引导LLM重新生成；4) 重复上述过程，直到CoT达到专家共识。整个流程旨在确保数据集中的每个问答对都附带有高质量的、经过专家验证的推理过程。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个可扩展的人机混合流程，用于构建高质量的临床推理数据集。该流程充分利用了LLM的生成能力和医学专家的专业知识，通过迭代审查和改进，确保数据集中的推理过程是准确、合理且符合临床实践的。此外，该研究还定义了一套结构化的评估标准，用于指导医学专家对LLM生成的推理过程进行评估。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。关键在于人工审核和LLM的迭代生成，直到专家达成共识。LLM的选择和prompt的设计也会影响最终数据集的质量，但论文中没有明确说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究构建了一个包含31,247个医学问答对的高质量临床推理数据集，每个问答对都附带有专家验证的思维链解释。该数据集覆盖多个临床领域，为开发具有透明和可验证推理能力的医学LLM提供了重要资源。虽然论文没有给出具体的性能数据，但强调了数据集的质量和临床相关性，这对于提升医学AI的可信度至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更可信、更透明的医学AI系统，例如辅助诊断、治疗方案推荐等。高质量的临床推理数据集能够帮助训练出具有更强推理能力的医学LLM，提高其在临床实践中的应用价值。此外，该数据集还可以用于评估和比较不同医学LLM的性能，推动医学AI技术的进步。

📄 摘要（原文）

Despite strong performance in medical question-answering, the clinical adoption of Large Language Models (LLMs) is critically hampered by their opaque 'black-box' reasoning, limiting clinician trust. This challenge is compounded by the predominant reliance of current medical LLMs on corpora from scientific literature or synthetic data, which often lack the granular expert validation and high clinical relevance essential for advancing their specialized medical capabilities. To address these critical gaps, we introduce a highly clinically relevant dataset with 31,247 medical question-answer pairs, each accompanied by expert-validated chain-of-thought (CoT) explanations. This resource, spanning multiple clinical domains, was curated via a scalable human-LLM hybrid pipeline: LLM-generated rationales were iteratively reviewed, scored, and refined by medical experts against a structured rubric, with substandard outputs revised through human effort or guided LLM regeneration until expert consensus. This publicly available dataset provides a vital source for the development of medical LLMs that capable of transparent and verifiable reasoning, thereby advancing safer and more interpretable AI in medicine.