Beyond the Leaderboard: Rethinking Medical Benchmarks for Large Language Models

📄 arXiv: 2508.04325v1 📥 PDF

作者: Zizhan Ma, Wenxuan Wang, Guo Yu, Yiu-Fai Cheung, Meidan Ding, Jie Liu, Wenting Chen, Linlin Shen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出MedCheck框架以解决医疗基准评估的可靠性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医疗基准 大型语言模型 评估框架 数据完整性 临床实践 安全评估 AI在医疗中的应用

📋 核心要点

  1. 现有医疗基准评估方法缺乏临床真实性和稳健的数据管理，导致评估结果不可靠。
  2. 提出MedCheck框架，通过五个阶段的生命周期评估，提供46个医学定制标准，旨在提升基准的可靠性和透明度。
  3. 对53个医疗LLM基准的实证评估揭示了系统性问题，强调了MedCheck作为诊断工具和指导方针的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在医疗领域展现出显著潜力，促使了众多基准的评估。然而，这些基准的可靠性受到质疑，常常缺乏临床真实性、稳健的数据管理和安全导向的评估指标。为了解决这些不足，本文提出了MedCheck，这是第一个专门为医疗基准设计的生命周期导向评估框架。该框架将基准开发分解为五个连续阶段，并提供了46个医学定制标准的综合检查清单。通过MedCheck，我们对53个医疗LLM基准进行了深入的实证评估，发现了广泛的系统性问题，包括与临床实践的深刻脱节、数据完整性危机以及对模型稳健性和不确定性意识等安全关键评估维度的系统性忽视。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有医疗基准评估方法的可靠性问题，尤其是其缺乏临床相关性和数据管理的不足。

核心思路：MedCheck框架通过将基准开发过程分为五个阶段，提供了一套全面的医学标准检查清单，以确保评估的科学性和有效性。

技术框架：MedCheck框架包括设计、实施、评估、治理和反馈五个阶段，每个阶段都有特定的评估标准和流程。

关键创新：MedCheck的创新在于其生命周期导向的评估方法，强调了从设计到治理的连续性，与传统的静态评估方法形成鲜明对比。

关键设计：框架中包含46个医学定制标准，涵盖临床实践的相关性、数据完整性和安全性等关键维度，确保评估的全面性和深度。

📊 实验亮点

通过MedCheck框架的应用，我们对53个医疗LLM基准进行了深入分析，发现了与临床实践的严重脱节和数据完整性问题。这些发现强调了MedCheck在提升医疗基准评估可靠性方面的潜力，推动了对现有评估方法的反思和改进。

🎯 应用场景

MedCheck框架可广泛应用于医疗AI的评估和开发，帮助研究人员和开发者建立更可靠的医疗基准，提升AI在医疗领域的应用效果和安全性。未来，该框架有望推动医疗AI评估标准的统一化和规范化，促进技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show significant potential in healthcare, prompting numerous benchmarks to evaluate their capabilities. However, concerns persist regarding the reliability of these benchmarks, which often lack clinical fidelity, robust data management, and safety-oriented evaluation metrics. To address these shortcomings, we introduce MedCheck, the first lifecycle-oriented assessment framework specifically designed for medical benchmarks. Our framework deconstructs a benchmark's development into five continuous stages, from design to governance, and provides a comprehensive checklist of 46 medically-tailored criteria. Using MedCheck, we conducted an in-depth empirical evaluation of 53 medical LLM benchmarks. Our analysis uncovers widespread, systemic issues, including a profound disconnect from clinical practice, a crisis of data integrity due to unmitigated contamination risks, and a systematic neglect of safety-critical evaluation dimensions like model robustness and uncertainty awareness. Based on these findings, MedCheck serves as both a diagnostic tool for existing benchmarks and an actionable guideline to foster a more standardized, reliable, and transparent approach to evaluating AI in healthcare.