LogiMed-RoB：医学偏倚风险评估的分层逻辑一致性基准
原文标题：Can LLMs Follow Medical Expert Logic? A Benchmark for Hierarchical Logical Consistency in Risk-of-Bias Assessment
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研究提出LogiMed-RoB基准，基于Cochrane偏倚风险2.0专家逻辑，涵盖860项随机对照试验与14820条查询，从原子一致性、领域一致性、聚合一致性与证据忠实度四维度评估分层逻辑一致性。测试10个前沿LLM发现严重误差累积效应：顶级模型原子一致性达98.88%，端到端一致性却跌至45.13%，部分开源模型接近0%。即使检索到高质量证据，仍有18.63-40.05%无法推出正确结论。
- 问题
- 医学偏倚风险评估的 LLM 评测偏重标签匹配，忽视真实逻辑推理。
- 方法
- 提出 LogiMed-RoB 基准，基于 Cochrane RoB 2.0 专家逻辑，用四维度分层逻辑一致性框架评估。
- 结果
- 顶级模型原子一致性 98.88%，端到端一致性跌至 45.13%；部分开源模型接近 0%；证据充分时仍有 18.63-40.05% 推错。
- 影响
- 高准确率会掩盖推理缺陷，临床部署前需引入白盒逻辑验证而非只看结果指标。
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LogiMed-RoB测10个LLM：原子一致性98.88%，端到端却跌至45.13%
- •基准基于Cochrane RoB 2.0专家逻辑，含860项RCT与14820条查询
- •四维评估：原子一致性、领域一致性、聚合一致性、证据忠实度
- •顶级模型原子一致性98.88%，端到端一致性崩至45.13%，部分开源模型接近0%
- •即使检索到高质量证据，仍有18.63%-40.05%无法推出正确结论，盲猜率达48.28%
为什么重要：高结果准确率会掩盖推理缺陷，说明临床部署前需要白盒逻辑验证而非只看标签匹配。
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