模拟患者自动化问诊与诊断准确率测试数据

模拟患者自动化问诊与诊断准确率测试数据主要面向医疗智能问诊系统性能评测、因果推理模型诊断能力验证需求建设，基于DxBench医疗对话基准数据集与GPT-4o-mini大语言模型交互产生。该数据源于科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目"因果推理与决策理论模型研究"（2021ZD0111600）的指标2.2验收测试，旨在解决真实医疗场景下自动诊断系统缺乏标准化评测手段的关键问题，为基于因果推理的多轮问诊智能平台（DiaQwen）提供客观、可复现的性能评估依据。数据采用自动化脚本测试法生成：将DxBench中100例典型病例剧本（含显式与隐式症状）输入Python脚本，启动GPT-4o-mini作为"模拟患者"与被测系统实时进行最多5轮自然语言对话，脚本自动统计交互轮次、诊断准确率及推理路径一致性。主要记录了患者主诉、系统追问问题、模拟患者回答、最终诊断结论、诊断准确率统计及多轮对话上下文等观测值，数据量约10KB（JSON/TXT格式）。该数据集支撑了项目任务书中"5轮对话内10类限定常见疾病诊断准确率大于90%"技术指标的验证，经中国软件评测中心专项验收测试确认达标。