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摘要
南洋理工大学的研究团队在人工智能医疗领域取得重要进展，推出名为EHRStruct的新型基准测试，用于评估大型语言模型（LLM）处理结构化电子病历的能力。该基准涵盖11个核心任务，共包含2200个样本，依据临床场景、认知层级和功能类别系统组织。研究发现，通用大型语言模型在处理电子病历时表现优于专为医学设计的模型，尤其在数据驱动型任务中更具优势。同时，输入格式的设计与微调方法对模型性能具有显著影响，为后续AI医疗应用提供了关键优化方向。
关键词
南洋理工, AI医疗, 电子病历, LLM模型, 基准测试
随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）正逐步渗透至医疗健康领域，成为推动智慧医疗变革的重要力量。从辅助诊断到临床决策支持，LLM展现出强大的自然语言理解与生成能力，尤其在处理非结构化医学文本方面表现突出。然而，医疗数据的高度专业化和复杂性对模型提出了更高要求，尤其是在面对结构化电子病历这类兼具格式规范与语义深度的信息时，传统通用模型往往面临适应性挑战。尽管已有部分研究聚焦于开发专为医学场景优化的语言模型，但其实际效能仍需系统性评估。在此背景下，如何科学衡量各类LLM在真实临床环境中的表现，成为制约AI医疗落地的关键瓶颈。南洋理工大学的研究团队敏锐捕捉到这一需求，着手构建针对性的评估体系，以期为模型优化提供明确方向。
为填补现有评估空白，南洋理工大学的研究人员推出了EHRStruct基准测试，旨在全面衡量大型语言模型（LLM）处理结构化电子病历的能力。该基准测试精心设计了11个核心任务，并提供了共计2200个样本，覆盖多样化的临床场景。这些样本不仅依据实际医疗情境进行分类，还进一步按照认知层级和功能类别进行系统组织，确保评估维度的科学性与完整性。EHRStruct的推出，不仅为不同模型提供了统一的比较平台，更揭示了当前AI在医疗信息处理中的优势与短板。研究发现，通用大型语言模型在处理电子病历时的表现优于专为医学领域设计的模型，尤其在数据驱动的任务中展现出更强的适应力。此外，输入格式的设计与微调方法被证实对模型性能具有显著影响，凸显了工程细节在实际应用中的关键作用。
EHRStruct基准测试精心构建了11个核心任务，全面覆盖结构化电子病历处理中的关键挑战。这些任务不仅反映了真实临床环境下的信息提取与推理需求，还深入考察模型在不同认知层级上的表现能力。从基础的数据抽取到复杂的临床逻辑推导，每一项任务都旨在评估大型语言模型（LLM）在具体医疗场景中的实用性与准确性。例如，部分任务聚焦于识别患者病史中的关键时间节点，另一些则要求模型根据实验室结果和用药记录进行综合判断。值得注意的是，研究发现通用大型语言模型在这些任务中整体表现优于专为医学领域设计的模型，尤其是在数据驱动型任务上展现出更强的适应性与泛化能力。这一结果挑战了“领域专用模型必然更优”的普遍假设，揭示出通用模型在足够数据支持下可能具备超越专业定制模型的潜力。EHRStruct通过这11项任务的系统布局，为AI医疗模型的能力评估提供了清晰、可量化的路径。
EHRStruct基准测试共包含2200个样本，这些样本并非随机收集，而是依据临床场景、认知层级和功能类别进行了系统化组织。这种多维度的分类方式确保了评估体系的科学性与全面性，使模型性能能够在不同层次上得到充分检验。临床场景的划分涵盖了常见疾病管理、急诊决策支持等多个实际应用情境，增强了测试结果的现实相关性；认知层级的设计则参考了医学思维的递进过程，包括记忆、理解、应用乃至分析等阶段，从而精准捕捉模型在复杂推理任务中的表现差异；功能类别则进一步细化任务目标，如信息提取、数值计算、状态追踪等，形成结构清晰的能力图谱。正是这种严谨的组织架构，使得EHRStruct不仅是一个性能测试工具，更成为洞察AI在医疗语境中认知能力边界的有力载体。
在EHRStruct基准测试的严格检验下，一个令人深思的现象浮现：通用大型语言模型（LLM）在处理结构化电子病历时的整体表现，竟超越了专为医学领域设计的模型。这一发现打破了“专业模型必优于通用模型”的普遍预期，揭示出当前AI医疗发展路径中的一条新思路。研究结果显示，在涵盖11个核心任务的评估体系中，通用LLM不仅展现出更强的语言理解能力，更在跨场景迁移和复杂语义解析方面表现出惊人的适应性。尤其是在面对多维度、高密度的临床数据时，这些模型凭借其在海量非医学文本中训练出的深层语义表征能力，反而比医学专用模型更具优势。这并非否定领域定制的价值，而是提醒我们：或许真正的突破不在于封闭式专业化，而在于如何让通用智能更好地理解和融入医疗语境。南洋理工大学的研究团队通过EHRStruct提供了有力证据——当输入格式被合理设计、微调方法得当时，通用LLM能够精准捕捉电子病历中的关键信息，甚至完成需要多步推理的临床判断任务。
在EHRStruct所设定的各类任务中，数据驱动型任务的表现差异尤为显著，成为衡量模型实用价值的关键标尺。这类任务要求模型从结构化电子病历中提取数值信息、追踪病情变化趋势，并基于历史记录进行逻辑推导或预测判断。研究发现，通用大型语言模型在此类任务中展现出明显优势，其准确率和稳定性普遍高于专为医学领域设计的模型。这种领先并非偶然，而是源于通用LLM在预训练阶段吸收的广泛数据模式与统计规律，使其具备更强的数据敏感性和上下文关联能力。更为重要的是，研究证实输入格式的设计与微调方法对模型性能具有显著影响——即便是同一模型，在不同数据呈现方式下也可能表现出巨大差异。这意味着，未来AI医疗系统的优化方向不应仅聚焦于模型架构本身，还需深入探索数据表达形式与任务适配策略之间的协同机制。EHRStruct基准测试所提供的2200个样本，正是为了系统性地揭示这些隐藏变量的影响，为构建真正可靠的智能医疗助手奠定科学基础。
在EHRStruct基准测试的深入分析中，研究人员发现输入格式的设计对大型语言模型（LLM）处理结构化电子病历的表现具有显著影响。尽管模型本身具备强大的语言理解能力，但其在执行11个核心任务时的准确性与稳定性，往往取决于信息呈现的方式。例如，在面对相同临床场景和数据内容时，仅因调整了字段顺序、标签命名或数值排列结构，不同模型的响应质量便出现明显波动。这一现象揭示了一个关键事实：AI并非单纯依赖“知识”完成任务，而是高度敏感于信息的组织逻辑与表达形式。研究进一步指出，合理的输入格式能够有效引导模型聚焦关键信息，减少语义歧义，从而提升其在数据驱动任务中的推理效率。尤其是在涉及时间序列追踪、实验室指标变化趋势判断等复杂认知层级任务中，清晰、一致且符合临床思维习惯的数据输入方式，显著增强了模型的理解深度与输出可靠性。这表明，在构建AI医疗系统时，不能仅关注模型规模或训练数据量，更需精心设计人机交互之间的“语言桥梁”——即电子病历的结构化输入范式。
微调方法被证实是决定大型语言模型在电子病历处理任务中表现优劣的关键因素之一。南洋理工大学的研究团队通过EHRStruct基准测试发现，即便使用相同的预训练模型，采用不同的微调策略也会导致性能上的显著差异。特别是在应对需要精确信息提取与多步逻辑推导的功能类别任务时，经过针对性微调的通用大型语言模型展现出更强的适应性与准确率。研究强调，有效的微调不仅包括在医学文本上进行领域适配训练，还需结合具体的临床场景需求，设计任务导向的训练样本与损失函数机制。值得注意的是，微调过程中的样本质量、标注一致性以及任务分布均衡性，均对最终模型性能产生深远影响。因此，EHRStruct所提供的2200个样本不仅是评估工具，更为后续模型优化提供了高质量的训练基础。这项发现为AI医疗的发展路径提供了重要启示：未来的技术突破或将不完全依赖于更大规模的模型，而在于如何通过科学的微调方法，让现有模型更精准地融入真实世界的医疗工作流。
南洋理工大学的研究团队通过EHRStruct基准测试，系统评估了大型语言模型在处理结构化电子病历中的表现。该基准包含11个核心任务和2200个样本，覆盖多样化的临床场景，并依据认知层级和功能类别进行组织。研究发现，通用大型语言模型在处理电子病历时整体优于专为医学领域设计的模型，尤其在数据驱动任务中表现突出。同时，输入格式的设计与微调方法对模型性能具有显著影响，凸显了数据表达方式与优化策略在AI医疗应用中的关键作用。EHRStruct为未来模型改进提供了科学依据和高质量评估平台。