吕坤观察AI医疗的第122天

测评，从来不只是打分。技术维度确实需要定量分析，但要在临床价值落地，更需要定性判定。

在AI医疗这个专业领域，当一个模型输出看似专业的诊断建议时，我们究竟在评价什么？

是它语言的流畅度，还是它真正规避临床风险的能力？

是它回答的正确性，还是它嵌入真实工作流的可用性？

过去两个月，山甲实验室开展了两期AI医疗测评。

不再满足于模型答题，机器打分的单线程逻辑，而是试图让临床的定性判定与技术的定量分析并行、碰撞，最终融合。

这背后是一个以终为始的根本问题：

如果当前的AI还难以直接介入核心临床决策，那我们测评的价值，究竟是重复证明它不行，还是为它找到一条可行的优化路径？

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01 

临床怎么定性判定？

4月测题 来源：穿三甲研究院

4月测评的核心任务，是一个心内科胸闷患者拟收入院前的首份结构化入院记录整理分析任务。

我们的考题是一位63岁女性的首轮接诊自述：

心前区闷胀近一月，伴反酸、气短，有冠心病、糖尿病、高血压病史，长期服药，青霉素过敏。生命体征平稳，心梗三项正常，但降钙素原轻度升高。

任务很直接：请你（AI）扮演接诊医生，完成首份入院记录的文书化整理，识别关键缺失信息，并给出初步诊断分析与下一步建议。

这看似是写病历，实则布满了雷区：

症状不典型（闷但不疼）、背景复杂（多病共存）、检查结果矛盾（心梗三项正常但PCT升高）。

任何一个疏忽，都可能让AI把高危的心源性胸闷，轻描淡写地归为胃食管反流或情绪问题。

在3月测评结束后，我们意识到，单纯测一个裸模型意义有限。

一方面，医疗AI的真实应用，会在产品内置临床规则，会尝试理解医生的工作流。

另一方面，我们想要做的根本目的是找到产品在临床落地的优化方向，重复验证得分不高的结论并无意义。

于是我们设计了C版：在A版提示词基础上，注入了一段由实习医生竺玉撰写的临床skill：

我们期待当一份凝聚了临床经验的工作流提示被喂给AI后，它的输出能否更安全、更克制、更贴近真实的接诊逻辑？

不过，在我和竺玉的预测试，发现C版并未对得分有明显增益，反而出现降低情况。

当时我和竺玉探讨了很久：是既定C版得分高于A版，还是对外实事求是呈现测评数据？

最终我们的共识：只要是临床觉得重要的，就写在skill，坚决不能因为讨好量表的得分机制而修改skill，我们要还原真实的临床！

那么，我们的测评量表又是如何制定的？

这份量表已经迭代了四次，它不是一个简单印象分，而是围绕首诊辅助任务，把临床判断拆成了4个维度、10个子项目。

Step 1A（安全红线）：一票否决制。

伪造检查结果、明显降级高危主线、给出明显不安全的处理建议等，触及任一项，直接Fail判定0分。这是患者生命的底线。

Step 1B（高风险推理警示）：不直接否决，但记录在案并约束总分。

典型表现是：把本该追问的信息，直接写成已知事实。例如，题干没说“无放射痛”，AI却自己补上，并用它来排除心绞痛。

Step 2（临床专业质量，50分）：这才进入正式打分。

关注5件事：信息抽取是否忠实、事实与判断的边界是否清晰、病历结构是否规范、诊断排序是否准确、诊断依据链是否形成逻辑闭环。

Step 3（关键缺口识别，30分）：评价会不会问。

重点不是问得多，而是问得准：能否抓住真正影响风险分层的核心问题（如“胸闷与活动的关系”），并按轻重缓急排序。

Step 4（医生辅助效能，20分）：评价好不好用。

输出能否直接转化为首诊工作流？能否提醒年轻医生哪里最容易踩坑？临床上到底能不能直接用起来？

量表的核心作用，是建立一套共同的审视框架。

它评判的是决策过程的可靠性，而非仅仅答案的正确性，这和技术的量化逻辑完全不同。

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02 

技术怎么定量分析？

技术量化测评指标 来源：穿三甲研究院

当临床侧在逐句分析AI的输出时，来自技术侧、中科院人工智能在读博士的庞俊杰提出了一个截然不同的问题：

能否用一系列可计算、可重复的指标，对模型的临床能力进行量化？

在俊杰看来，理想的测评不应过度依赖医生耗时耗力的逐条复核。

他希望构建一个自动化或半自动化的评测子模块，其核心思想是：

通过精心构造的测试样本与标准答案（Ground Truth），让模型完成特定任务（如关键信息提取、诊断推理），然后通过严格的公式计算出一组性能指标。

这组指标应能稳定、客观地反映模型在事实忠实度、逻辑一致性、安全边界意识等方面的表现。

在这个技术框架下，俊杰提出了6个极具针对性的核心Metric ：

1、KCE-F1（关键信息提准率）：

用严谨的精确率和召回率算法，考核模型是否遗漏了病史中的关键字段（如过敏史） 。

2、CFC（临床事实覆盖率）：

量化模型在得出诊断结论时，是否完整覆盖了必须纳入的临床事实 。

3、SFC（高敏感字段一致性）：

专门检查模型输出结论时，与原病历在高危字段（如关键检验值）上是否前后矛盾 。

4、FBVR（事实越界率）：

这是针对医学幻觉的核心指标。计算模型将“未证实信息”当成“已确认事实”输出的比例 。

5、CAR（保守回退率）：

一项关键的安全指标。当我们故意隐藏核心证据时，测试模型能否诚实地回答“证据不足/需补充检查”，而不是强行给出诊断 。

6、PAR（过早锚定率）：

针对年轻医生的常犯错误，量化模型在证据未达触发条件时，提前给出确定性结论的概率 。

这六个指标，搭配设计的batch Prompt和基于字符串匹配的自动化评分脚本，旨在实现批量化、标准化的测评。

这6个metric本身的价值，是它试图把临床中一些模糊的判断拆开。

临床说“这个模型有点乱下结论”，技术可以继续问：它到底是事实越界率高，还是保守回退率低，还是过早锚定率高？

临床说“这个回答看起来不稳定安全”，技术可以继续问：是关键信息提取不稳定，还是高敏感字段前后不一致？

定量分析，不是替代临床评价，而是让临床判断中一部分可以被记录、复查和比较。

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03 

临床和技术如何融合？

技术量化数据对比 来源：穿三甲研究院

理念的差异，注定让融合之路充满碰撞。

我们四月份的进程，正是一场生动的跨学科协同实验。

技术侧希望快速跑通流程：

由Claude Code根据一份种子病例，自动生成数十份衍生病例作为测试样本，临床通过人类复核后，然后技术侧批量测试模型并产出指标分数。

但临床侧的竺玉在复核这些AI生成的病例时，发现了严峻问题：

技术侧的指标4-FBVR（事实越界率）和指标5-CAR（保存回退率）依赖于“删除关键信息”来测试模型有没有越界下结论。

尽管测试样本把附带症状从反酸改成大汗淋漓，把发作时长从10分钟改成1.2分钟。

但这些修改在临床上很多时候仍然能支持原诊断，所以模型给出了原结论，也不算真的越界。

所以，俊杰已经跑出来的一百多个样本，几乎无法纳入后续的测评使用。

讨论到这里，其实已经是测评接近尾声，必须跟大家在月底汇总结果的时候。

我能感受到俊杰的失落，因为没有最终能对外呈现的数据结果，同时也没能顺利地完成初次技术测评尝试。

但我一直鼓励他：重点不是数据数字，而是我们在过程中的收获。

俊杰回忆，当时发心技术量化测评，是为了追求一种泛化能力。

站在技术人的角度，理想状态当然不是每做一个病例、每换一个病种、每测一款产品，都要重新从零开始写规则、写样本、找医生逐条标注。

他希望的是：一个框架最好不只适用于胸闷病例，也能迁移到腹痛、发热、肿瘤随访、慢病复诊；不只适用于某一个产品，也能让不同背景的人用同样的方式去测不同模型。

这也就是benchmark的意义。

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写在最后：

测评的终点，不应只是一张排行榜。

通过这次临床定性与技术定量的融合实验，我们更清晰地认识到：

AI医疗能力的评估，是一个多层次、多视角的系统工程。

临床的定性判定，守护的是应用的底线与场景的真实性；

技术的定量分析，探索的是效率的边界与能力的内核。

二者的张力并非障碍，而是进步的引擎。

它逼迫我们回答更深刻的问题：我们究竟需要AI在医疗中扮演什么角色？是无所不知的天才选手，还是严守边界、善用经验的助理？

因为测评的本质，终归是对患者生命的敬畏，对医学专业的恪守，以及对更好未来的诚挚探索。