arXiv Artificial Intelligence· Jiyoun Kim, Muhan Yeo, Eunhye Jang, Jeewon Yang, Hangyul Yoon, Su Ji Lee, Hee Jo Han, Hee-Jae Jung, Doyun Kwon, Jun young Lee, Jaehun Lee, Jung-Oh Lee, Sunjun Kweon, Jong Hak Moon, Daseul Kim, Minjae Cho, Edward Choi·· 18 小时前AI 评分31
EHRNote-ChatQA:面向纵向出院小结的循证多轮临床问答基准
EHRNote-ChatQA: A Benchmark for Evidence-Grounded Multi-Turn Clinical Question Answering over Longitudinal Discharge Summaries
AI 导读
EHRNote-ChatQA 是首个基于患者多份出院小结的循证多轮临床问答基准,源自去标识化的 MIMIC-IV 数据,含 967 个患者级多轮样本(覆盖 1 至 5 份病历)和 16,072 条经 12 位医学专家逐条审核的问答对,分属八个临床类别。对 24 个闭源与开源 LLM 的评测显示,模型在证据定位上比内容作答更吃力,多轮错误会逐轮累积,单轮临床问答表现无法可靠迁移到该场景。
来源:arXiv Artificial Intelligence · arxiv.org