协调临床需求和人工智能能力：医学推理法学硕士调查

arXiv:2607.07761v1 公告类型：新 摘要：大型语言模型 (LLM) 已成为医疗保健领域的重要工具，在临床推理和患者护理方面显示出日益增长的潜力。这项调查考察了医学法学硕士的最新进展，重点关注推理应用和要求。我们提出了一种将临床实践与计算方法联系起来的双视图方法。在临床方面，我们按照米勒金字塔建立了五级能力计划，从知识回忆到动态病例管理。在计算方面，我们将演绎、归纳和溯因推理模式与常见的医学目标和任务联系起来。我们还引入了涵盖五个级别的医学推理能力的基准数据集，并报告了 18 个最先进模型的结果，揭示了医学专家模型在以诊断为中心的任务中表现出色，而通用模型则在决策支持和对话方面领先。最后，我们讨论了当前的进展和开放的挑战，包括数据限制、幻觉和基础问题，并概述了朝着更安全、更可靠和工作流程就绪的系统发展的方向。