[{"data":1,"prerenderedAt":23},["ShallowReactive",2],{"blog-detail-1016-zh":3},{"id":4,"date":5,"date_gmt":6,"modified":7,"modified_gmt":8,"title":9,"excerpt":11,"content":12,"featured_image":15,"categories":16,"tags":18,"sort_order":19,"focus_keyphrase":20,"seo_title":21,"seo_description":22},1016,"2025-12-02T15:42:17","2025-12-02T07:42:17","2026-08-13T14:29:11","2026-08-13T06:29:11",{"rendered":10},"[易学堂]DeepSeek大语言模型在临床决策中的基准评估","\u003Cp>本次介绍的这篇论文聚焦于开源大语言模型DeepSeek在临床决策中的表现。\u003C\u002Fp>\n",{"rendered":13,"protected":14},"\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 16px\">本次介绍的这篇论文聚焦于开源大语言模型DeepSeek在临床决策中的表现。开源模型支持私有部署，可更好地满足医疗行业对数据安全和患者隐私的要求。研究结果显示，其在诊断和治疗推荐任务中与商业模型GPT-4o相当。开源模型的可定制性和合规性为临床辅助工具带来了新机遇，不过其性能还需通过真实病历数据进一步验证，以拓展到更复杂的医疗场景中。 \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cspan style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;float: none;display: inline !important\" data-pm-slice=\"0 0 []\">\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 14px\">Sandmann, S., Hegselmann, S., Fujarski, M. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Ci style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;font-size: 16px;font-weight: 400;letter-spacing: normal;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal\">\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 14px\">et al.\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fi>\n\n\n\n\u003Cspan style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;float: none;display: inline !important\">\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 14px\"> Benchmark evaluation of DeepSeek large language models in clinical decision-making. \u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Ci style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;font-size: 16px;font-weight: 400;letter-spacing: normal;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal\">\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 14px\">Nat Med\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fi>\n\n\n\n\n\n\n\n\u003Cb style=\"font-weight: bolder;font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;letter-spacing: normal;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;white-space: normal\">\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 14px\">31\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fb>\n\n\n\n\u003Cspan style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;font-size: 16px;font-style: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;float: none;display: inline !important\">\u003Cspan>\u003Cspan style=\"font-size: 14px\">, 2546–2549 (2025). https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1038\u002Fs41591-025-03727-2\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg decoding=\"async\" alt=\"图片\" class=\"rich_pages wxw-img fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" data-backh=\"553\" data-backw=\"553\" data-imgfileid=\"100000446\" data-ratio=\"1\" 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Experimental（Gem2FTE）等专有模型进行了直接比较，探讨其在真实医疗语境中的可行性与适用性。\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Ch2>研究方法\u003C\u002Fh2>\n\n\n\n\u003Cspan>本研究构建了包含125个标准化患者病例的测试集，涵盖内科、神经科、外科、妇科及儿科五个专科，病例来源于教材改写，内容模拟门诊或急诊首诊情境，仅包含医生与患者初诊对话信息。为增强泛化性，病例覆盖常见、较少见和罕见三类疾病。\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cspan>模型测试围绕两个核心任务展开：一是基于患者主诉信息推测可能诊断，二是在给定诊断的前提下推荐适宜的治疗方案。所有模型的回答均由临床专家进行逐一人工评分，评分标准采用5分制Likert量表，重点考察医学正确性与实际可用性。评分过程由两位医师独立完成并交叉复核，以提高一致性和客观性。为确保结果的统计学可靠性，研究设计中对多重比较进行了严格校正，并进行了功效分析以确认样本量充足。\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Ch2>研究结果\u003C\u002Fh2>\n\n\n\n\u003Cspan>在诊断任务中，DeepSeek-R1与GPT-4o表现相近，无显著差异，均显著优于Gem2FTE。特别是在罕见疾病的诊断上，DeepSeek-R1表现稳定，相较以往研究中GPT-3.5和GPT-4在该类疾病上准确率偏低的结果有所提升。在治疗推荐任务中，两者同样显示出较高水平，且在不同临床专科间表现一致。Gem2FTE则在神经科等专科任务中存在一定劣势，可能与其模型体量及训练策略有关。\u003C\u002Fspan>\n\n\n\n\u003Cfigure class=\"wp-block-image size-full\">\u003Cimg decoding=\"async\" alt=\"图片\" class=\"rich_pages wxw-img fertsy-content-image fertsy-content-image--wide\" data-backh=\"203\" data-backw=\"552\" data-imgfileid=\"100000444\" 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| Fertsy","DeepSeek大语言模型在临床决策：本文梳理相关背景、核心进展与行业意义，并介绍生生易在人工智能辅助生殖和IVF技术领域的实践。",1786874476480]