clinical-diagnosis

本文介绍了 MedAction 框架，该框架通过模拟迭代式的检查开具与假设更新，训练大语言模型（LLM）进行主动的多轮临床诊断。文章提出了一个新的数据集 MedAction-32K，并展示了开源模型在医学基准测试上的最先进水平（SOTA）性能。

本文介绍了 MedExAgent，这是一个将临床诊断形式化为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）以处理嘈杂和不完整信息的框架。该框架提出了一种结合监督微调与强化学习的两阶段训练流程，以提高医疗大语言模型的诊断准确性和成本效益。