诊断链（CoD）推理路径数据

诊断链（Chain-of-Diagnosis, CoD）推理路径数据主要面向医疗智能问诊系统可解释性研究、临床诊断决策支持需求建设，基于因果推理的多轮问诊智能平台V1.0"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，旨在验证模型在5轮对话内实现10类限定常见疾病诊断的同时，输出具备医学逻辑一致性的可解释诊断依据。数据通过GPT-4o-mini模拟患者引擎与问诊系统实时交互生成，被测系统基于SRIBD-MedKB知识库进行因果推理，自动构建从症状到病症的完整推理链条。主要记录了患者主诉症状、系统追问所得隐式症状、候选病症映射关系、分步诊断推理过程及最终确诊结果等关键字段，形成结构化的JSON格式诊断链。数据量约1MB，覆盖上呼吸道感染、抑郁症、癫痫等10类疾病的100例测试样本，配套LLM模拟医生与医学生双重评估结果，为医疗AI系统的因果可解释性分析提供标准化评测基准。