斯坦福臨床醫(yī)療AI橫評，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了

2025-06-03 17:40:30

體系最終擴(kuò)展為5 個(gè)類別、22 個(gè)子類別、121 項(xiàng)任務(wù)，全面覆蓋臨床決策支持、臨床病例生成、患者溝通與教育、醫(yī)學(xué)研究輔助、管理與工作流程等醫(yī)療實(shí)踐的各個(gè)方面，且26位臨床醫(yī)生對子類別分類達(dá)成96.7%的一致性。

斯坦福最新大模型醫(yī)療任務(wù)全面評測，DeepSeek R1以66%勝率拿下第一！

歪國網(wǎng)友紛紛被驚艷住了，原因在于該評測重點(diǎn)聚焦臨床醫(yī)生的日常工作場景，而非僅局限于傳統(tǒng)醫(yī)療執(zhí)照考試題。

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要評測就要全方位。

團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了含35個(gè)基準(zhǔn)測試的綜合評估框架，覆蓋22個(gè)子類別醫(yī)療任務(wù)。

整個(gè)評測的分類體系還經(jīng)過了臨床醫(yī)生驗(yàn)證，由29名來自14個(gè)醫(yī)學(xué)專科的執(zhí)業(yè)醫(yī)師共同參與開發(fā)。

光作者名單就老長，斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院、斯坦福醫(yī)療中心、斯坦福大學(xué)基礎(chǔ)模型研究中心（CRFM）、微軟的研究人員均在列。

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31頁論文最終得出，DeepSeek R1、o3-mini、Claude 3.7 Sonnet等在內(nèi)的9個(gè)前沿大模型，DeepSeek R1以66%勝率、0.75宏觀平均分領(lǐng)先。

為當(dāng)前的基準(zhǔn)測試結(jié)果，團(tuán)隊(duì)還打造了一個(gè)可公開訪問的排行榜。

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除DeepSeek R1領(lǐng)先外，o3-mini緊隨其后，以64%勝率及最高0.77宏觀平均分緊追；Claude 3.5和3.7 Sonnet則達(dá)到了63%、64%的勝率。

看了具體研究，網(wǎng)友表示這些評估很有幫助。

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下面來看更多細(xì)節(jié)。

大模型臨床醫(yī)療任務(wù)大考

此綜合評估框架名為MedHELM，受到了之前斯坦福HELM項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)化跨領(lǐng)域評估思路的啟發(fā)。

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研究核心貢獻(xiàn)之一是構(gòu)建了一個(gè)經(jīng)過臨床醫(yī)生驗(yàn)證的分類體系。

該體系模擬了臨床醫(yī)生日常工作邏輯，包含三個(gè)層級：

類別：醫(yī)療活動(dòng)的廣泛領(lǐng)域（如“臨床決策支持”）；
子類別：類別下的相關(guān)任務(wù)組（如“支持診斷決策”）；
任務(wù)：醫(yī)療服務(wù)中的離散操作（如“生成鑒別診斷”）。

在初步擬定分類體系時(shí)，一名臨床醫(yī)生基于《美國醫(yī)學(xué)會(huì)雜志》（JAMA）綜述中梳理的任務(wù)，將這些任務(wù)重組為反映真實(shí)醫(yī)療活動(dòng)的功能主題，形成了一個(gè)含5個(gè)類別、21個(gè)子類別、98項(xiàng)任務(wù)的框架。

然后團(tuán)隊(duì)對這個(gè)初始分類體系進(jìn)行驗(yàn)證。

來自14個(gè)醫(yī)學(xué)專科的29名執(zhí)業(yè)臨床醫(yī)生參與問卷調(diào)研，從分類邏輯和覆蓋全面性兩方面評估體系合理性。

根據(jù)反饋，體系最終擴(kuò)展為5 個(gè)類別、22 個(gè)子類別、121 項(xiàng)任務(wù)，全面覆蓋臨床決策支持、臨床病例生成、患者溝通與教育、醫(yī)學(xué)研究輔助、管理與工作流程等醫(yī)療實(shí)踐的各個(gè)方面，且26位臨床醫(yī)生對子類別分類達(dá)成96.7%的一致性。

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核心貢獻(xiàn)二，在分類體系基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)含35個(gè)基準(zhǔn)測試的綜合評估套件，包括：

17個(gè)現(xiàn)有基準(zhǔn)測試
5個(gè)基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)集重新構(gòu)建的基準(zhǔn)測試
13個(gè)全新開發(fā)的基準(zhǔn)測試

值得一提的是，13個(gè)全新開發(fā)的基準(zhǔn)測試中有12個(gè)基于真實(shí)的電子健康記錄數(shù)據(jù)，有效彌補(bǔ)了現(xiàn)有評估中真實(shí)醫(yī)療數(shù)據(jù)使用不足的問題。

最終這整套基準(zhǔn)測試，完全覆蓋了分類體系中的所有22個(gè)子類別，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感性和訪問限制，這些基準(zhǔn)測試被劃分為14個(gè)公開、7個(gè)需要審批和14個(gè)私有的不同訪問級別。

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考試題準(zhǔn)備就緒后，研究團(tuán)隊(duì)對9個(gè)前沿大語言模型進(jìn)行了系統(tǒng)性評估。

評測結(jié)果如何？

評估顯示，模型表現(xiàn)存在顯著差異。

DeepSeek R1表現(xiàn)最佳，在兩兩對比中以66%的勝率領(lǐng)先，宏觀平均分為0.75，且勝率標(biāo)準(zhǔn)差較低（0.10）。

其中勝率指模型在全部35個(gè)基準(zhǔn)測試的兩兩對比中表現(xiàn)更優(yōu)的比例。勝率標(biāo)準(zhǔn)差（SD）衡量模型獲勝的穩(wěn)定性（值越低=穩(wěn)定性越高）。宏觀平均分是所有35個(gè)基準(zhǔn)測試的平均性能得分。標(biāo)準(zhǔn)差（SD）反映模型在不同基準(zhǔn)測試中的性能波動(dòng)（值越低=跨基準(zhǔn)一致性越高）。

o3-mini緊隨其后，在臨床決策支持類別基準(zhǔn)中表現(xiàn)較優(yōu)，以64%的勝率和最高宏觀平均分0.77位居第二。

Claude 3.7 Sonnet、3.5 Sonnet勝率分別為64%、63%，宏觀平均分均為0.73；GPT-4o勝率為57%；Gemini 2.0 Flash和GPT-4o mini勝率較低，分別為42%、39%。

另外，開源模型Llama 3.3 Instruct勝率為30%；Gemini 1.5 Pro以24%的勝率排名末位，但其勝率標(biāo)準(zhǔn)差最低（0.08），顯示出最穩(wěn)定的競爭表現(xiàn)。

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團(tuán)隊(duì)還以熱圖形式展示了每個(gè)模型在35個(gè)基準(zhǔn)測試中的標(biāo)準(zhǔn)化得分，深綠色表示性能更高，深紅色表示低性能。

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結(jié)果顯示，模型在以下基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)較差：

MedCalc-Bench（從患者病歷中計(jì)算醫(yī)學(xué)值）
EHRSQL（根據(jù)自然語言指令生成用于臨床研究的SQL查詢——原設(shè)計(jì)為代碼生成數(shù)據(jù)集）
MIMIC-IV Billing Code（為臨床病例分配ICD-10代碼）

在NoteExtract基準(zhǔn)測試（從臨床病歷中提取特定信息）中表現(xiàn)最佳。

更深入的分析顯示，不同類別的任務(wù)中模型表現(xiàn)呈現(xiàn)明顯的層次性差異。

在臨床病例生成任務(wù)中，大多數(shù)模型達(dá)到了0.74-0.85的高分表現(xiàn)；在患者溝通教育任務(wù)中表現(xiàn)同樣出色，得分在0.76-0.89之間；在醫(yī)學(xué)研究輔助（0.65-0.75）和臨床決策支持（0.61-0.76）類別中表現(xiàn)中等，而在管理與工作流程（0.53-0.63）類別中的得分普遍較低。

這種差異反映了自由文本生成任務(wù)（如臨床病例生成、患者溝通）更適合發(fā)揮大語言模型的自然語言優(yōu)勢，而結(jié)構(gòu)化推理任務(wù)則需要更強(qiáng)的領(lǐng)域特定知識整合和邏輯推理能力。

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對于13個(gè)開放式基準(zhǔn)測試，團(tuán)隊(duì)采用了大語言模型評審團(tuán)（LLM-jury）評估方法。

為評估該方法的有效性，團(tuán)隊(duì)收集了臨床醫(yī)生對部分模型輸出的獨(dú)立評分。其中，從ACI-Bench中選取了31個(gè)實(shí)例，從MEDIQA-QA中選取了25個(gè)實(shí)例，以比較臨床醫(yī)生給出的分?jǐn)?shù)與評審團(tuán)的綜合評分。

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結(jié)果顯示，LLM陪審團(tuán)方法與臨床醫(yī)生評分的一致性達(dá)到0.47的組內(nèi)相關(guān)系數(shù)，不僅超過了臨床醫(yī)生之間的平均一致性（ICC=0.43），也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的自動(dòng)化評估指標(biāo)如ROUGE-L（0.36）和BERTScore-F1（0.44）。

團(tuán)隊(duì)由此認(rèn)為，大語言模型評審團(tuán)比標(biāo)準(zhǔn)詞匯指標(biāo)更能反映臨床醫(yī)生的判斷，證明了其作為臨床醫(yī)生評分替代方法的有效性。

成本效益分析是該研究的另一個(gè)創(chuàng)新，基于2025年5月12日的公開定價(jià)，團(tuán)隊(duì)結(jié)合基準(zhǔn)測試運(yùn)行和大語言模型評審團(tuán)評估過程中消耗的輸入總token數(shù)和最大輸出token數(shù)，估算了每個(gè)模型所需的成本。

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