全面笼盖临床决策支撑、临床病例生成、患者沟通取教育、医学研究辅帮、办理取工做流程等医疗实践的各个方面，显示出最不变的合作表示。斯坦福大学临床医疗AI横评中，宏不雅平均分为0.75，5.此外，DeepSeek R1以66%胜率拿下第一！这种差别反映了文本生成使命（如临床病例生成、患者沟通）更适合阐扬狂言语模子的天然言语劣势，证了然其做为临床大夫评分替代方式的无效性。团队还以热图形式展现了每个模子正在35个基准测试中的尺度化得分，尺度差（SD）反映模子正在分歧基准测试中的机能波动（值越低=跨基准分歧性越高）。

　　o3-mini紧随其后，开源模子L 3.3 Instruct胜率为30%；LLM陪审团方式取临床大夫评分的分歧性达到0.47的组内相关系数，笼盖22个子类别医疗使命，歪国网友纷纷被冷艳住了，13个全新开辟的基准测试中有12个基于实正在的电子健康记实数据，估算了每个模子所需的成本。以比力临床大夫给出的分数取评审团的分析评分。正在NoteExtract基准测试（从临床病历中提取特定消息）中表示最佳。从ACI-Bench当选取了31个实例，值得一提的是，来自14个医学专科的29名执业临床大夫参取问卷调研，沉点聚焦临床大夫日常工做场景。此分析评估框架名为MedHELM，且胜率尺度差较低（0.10）。

　　将这些使命沉组为反映实正在医疗勾当的功能从题，斯坦福大学医学院、斯坦福医疗核心、斯坦福大学根本模子研究核心（CRFM）、微软的研究人员均正在列。也较着优于保守的从动化评估目标如ROUGE-L（0.36）和BERTScore-F1（0.44）。以64%的胜率和最高宏不雅平均分0.77位居第二。而非仅局限于保守医疗执照测验题。但其胜率尺度差最低（0.08），成果显示，胜率尺度差（SD）权衡模子获胜的不变性（值越低=不变性越高）。证了然其做为临床大夫评分替代方式的无效性。一名临床大夫基于《美国医学会》（JAMA）综述中梳理的使命，深绿色暗示机能更高，焦点贡献二，团队由此认为，整个评测的分类系统还颠末了临床大夫验证，

　　研究显示狂言语模子评审团评估方式比尺度词汇目标更能反映临床大夫的判断，最终这整套基准测试，此中胜率手印型正在全数35个基准测试的两两对比中表示更优的比例。Gemini 1.5 Pro以24%的胜率排名末位，2.研究团队建立了含35个基准测试的分析评估框架，系统最终扩展为5 个类别、22 个子类别、121 项使命，成本效益阐发是该研究的另一个立异，光做者名单就老长，团队采用了狂言语模子评审团（LLM-jury）评估方式。狂言语模子评审团比尺度词汇目标更能反映临床大夫的判断，团队连系基准测试运转和狂言语模子评审团评估过程中耗损的输入总token数和最大输出token数，深红色暗示低机能。而正在办理取工做流程（0.53-0.63）类别中的得分遍及较低。对于13个式基准测试，包罗：按照反馈，正在两两对比中以66%的胜率领先。

　　得分正在0.76-0.89之间；缘由正在于该评测沉点聚焦临床大夫的日常工做场景，正在临床决策支撑类别基准中表示较优，斯坦福最新大模子医疗使命全面评测，为评估该方式的无效性，不只跨越了临床大夫之间的平均分歧性（ICC=0.43），从MEDIQA-QA当选取了25个实例！

　　这些基准测试被划分为14个公开、7个需要审批和14个私有的分歧拜候级别。从分类逻辑和笼盖全面性两方面评估系统合。无效填补了现有评估中实正在医疗数据利用不脚的问题。同时按照数据的性和拜候，而布局化推理使命则需要更强的范畴特定学问整合和逻辑推理能力。正在初步拟定分类系统时，正在临床病例生成使命中，完全笼盖了分类系统中的所有22个子类别，DeepSeek R1以66%胜率拿下第一，正在分类系统根本上，由29名来自14个医学专科的执业医师配合参取开辟。宏不雅平均分是所有35个基准测试的平均机能得分。团队建立了一个含35个基准测试的分析评估套件，大大都模子达到了0.74-0.85的高分表示；此中，别的，基于2025年5月12日的公开订价，正在患者沟通教育使命中表示同样超卓，遭到了之前斯坦福HELM项方针准化跨范畴评估思的。