评分量表漏检医疗 AI 幻觉盲区
原文标题：When Rubrics Fail: Hallucinations Reveal Blind Spots in Medical AI Evaluation
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研究构建了医疗幻觉类型分类与经临床医生验证的错误注入流水线，在 HealthBench、HealthBench Professional 和 LiveMedBench 上测试发现，具有临床相关性的幻觉常被评分量表漏掉，分数几乎不变。量表在显式核查事实时最有效，对未预期的额外错误则失效；初步的检索式事实核查可挽回部分盲区错误。结论是单靠量表分数不足以确立临床可靠性。
- 问题
- 医疗LLM评估依赖评分量表，但量表分数是否反映临床相关幻觉尚不清楚。
- 方法
- 构建医疗幻觉分类与临床医生验证的错误注入流水线，生成配对正确/错误回答，在多个医疗基准上测试量表敏感度。
- 结果
- 临床相关幻觉常被量表漏检、分数几乎不变；检索式事实核查可挽回部分盲区错误。
- 影响
- 单看量表分数不足以证明临床可靠性，医疗AI部署需补充事实核查与错误注入测试。
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医疗评分量表漏检临床相关幻觉，分数几乎不变
- •构建医疗幻觉类型分类与经临床医生验证的错误注入流水线
- •在HealthBench、HealthBench Professional和LiveMedBench上测试
- •具有临床相关性的幻觉常被量表漏掉，分数几乎不变
- •量表在显式核查事实时最有效，对未预期的额外错误失效
- •初步的检索式事实核查可挽回部分盲区错误
为什么重要：说明单靠量表分数不足以确立临床可靠性，对医疗AI评测与临床部署的信任基础构成直接挑战。
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