医学问答数据集CasiMedicos-Arg的解释性论证结构注释
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了医学领域中解释 AI 决策的需求，尤其是作为居民医生，提供不仅正确且有解释的诊断。我们首次推出了一个多语言医学问答数据集CasiMedicos-Arg，通过医生撰写的自然语言解释，标注了论证成分和关系，以支持医学教育中的解释能力训练。研究表明，该数据集在论证挖掘任务中的基准测试中表现出色。
本文介绍了一种利用大型语言模型（LLMs）提取循证医学信息的新方法。研究使用包含医生撰写的正确和错误答案解释的数据集，专用于西班牙住院医师考试。结果表明，多语言模型有时优于单语模型，且较小模型表现更好。该方法能有效帮助医学专业人员识别医学问题的循证解释。
