LLM模拟医生诊断依据因果一致性评估数据
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资源简介：
LLM模拟医生诊断依据因果一致性评估数据主要面向医疗智能问诊系统的可解释性验证研究、临床诊断决策可靠性评估需求建设，基于基于因果推理的多轮问诊智能平台V1.0（DiaQwen）在DxBench医疗对话基准数据集上的自动化测试过程产生。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验收测试环节，旨在解决医疗AI系统诊断依据可解释性与因果一致性量化评估的关键问题，为验证"诊断链（CoD）推理路径的医学逻辑合理性"提供自动化评测基准。数据采用GPT-4o扮演"医生裁判"的LLM-as-a-Judge评估方法产生，将模拟患者自动化问诊生成的"病例输入""被测系统推理路径（症状、候选病症及映射关系、诊断过程、诊断结果）"及"最终诊断"封装为标准化问卷Prompt输入评判，输出Pass/Fail判定及一致性评分，经3次独立重复测试验证稳定性。主要记录了100例测试样本的诊断链评估结果、因果一致性通过率（平均99%）、各维度评分细则及原始评判日志，数据量约1KB，以JSON格式存储，采用CC BY-NC-ND 4.0协议共享，支撑项目任务书中"诊断依据能被随机挑选的80%医学生认可"技术指标的自动化验证。
提供机构：
中山大学
