RJUA-QA：一个全面的泌尿外科问答数据集
计算与语言
2024-01-09 v3
摘要
我们引入了 RJUA-QA，这是一个用于问答（QA）和临床证据推理的新型医学数据集，有助于弥合通用大语言模型（LLM）与医学专用 LLM 应用之间的差距。RJUA-QA 源于真实的临床场景，旨在促进 LLM 生成可靠的诊断与建议。该数据集包含 2,132 个经过筛选的“问题-上下文-回答”对，对应约 25,000 份诊断记录和临床病例。该数据集涵盖了 67 种常见的泌尿系统疾病类别，其疾病覆盖率超过了泌尿外科就诊人群的 97.6%。RJUA-QA 中的每个数据实例包含：(1) 反映真实患者关于临床症状和病情询问的问题；(2) 包含全面专家知识的上下文，作为医学检查与诊断的参考；(3) 提供诊断结论和建议检查指导的医生回复；(4) 作为推荐诊断结果的确诊临床疾病；(5) 提供医学检查建议的临床建议。RJUA-QA 是首个针对患者问诊进行临床推理的医学问答数据集，其中得出诊断结论和医学检查建议需要专家级的知识与经验。我们进行了全面评估，以评测医学专用 LLM 和通用 LLM 在 RJUA-QA 数据集上的性能。我们的数据已在 \url{https://github.com/alipay/RJU_Ant_QA} 公开获取。
引用
@article{arxiv.2312.09785,
title = {RJUA-QA: A Comprehensive QA Dataset for Urology},
author = {Shiwei Lyu and Chenfei Chi and Hongbo Cai and Lei Shi and Xiaoyan Yang and Lei Liu and Xiang Chen and Deng Zhao and Zhiqiang Zhang and Xianguo Lyu and Ming Zhang and Fangzhou Li and Xiaowei Ma and Yue Shen and Jinjie Gu and Wei Xue and Yiran Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.09785},
year = {2024}
}
备注
An initial version