ChiCTR2600126004
结束
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2026-06-02
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无
DeepSeek医学能力评估
利用OSCE题库及本院真实病例跨学科评估DeepSeek等LLM真实医学能力及其在临床服务中的价值的研究
本研究旨在通过客观结构化临床考试（OSCE）题库及本院真实病例，跨学科评估DeepSeek等大型语言模型（LLMs）在医学推理、诊断、治疗方案推荐等方面的实际能力，评估其幻觉等风险，并分析其在临床服务中的潜在应用价值。
连续入组
探索性研究/预试验
无
无
自选课题（自筹）
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600
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2025-01-01
2025-12-31
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1. OSCE 题目入选标准 (1) 题目相关性：题目应与医学临床实践密切相关，能够有效评估 LLMs 的医学知识和临床技能。 (2) 题目多样性：题目应涵盖多个医学领域和临床场景，包括但不限于内科、外科、妇产科、儿科、急诊科等。 (3) 题目难度：题目难度应适中，能够区分不同水平的医学知识和临床技能。 (4) 题目质量：题目应经过专家审核，确保其科学性和合理性。 2. 实际病例入选标准 (1) 病例真实性：病例应为本院的真实病例，具有完整的病历记录和临床数据。 (2) 病例多样性：病例应涵盖多种疾病类型和临床场景，包括常见病、多发病和疑难病症。 (3) 病例完整性：病例应包括详细的病情描述、诊断结果、治疗方案和随访记录。 (4) 病例代表性：病例应具有代表性，能够反映临床实践中的常见问题和挑战。 (5) 病例时间范围：病例应涵盖过去 5 年内的数据，以确保其时效性和相关性。 具体说明 OSCE 题目：将从现有的 OSCE 题库中筛选出 600 例题目，确保其涵盖广泛的医学领域和临床场景。题目将经过专家审核，确保其科学性和合理性。 实际病例：将从本院的病例库中选取 600 例真实病例，涵盖多种疾病类型和临床场景。病例将经过严格筛选，确保其完整性和代表性。 通过上述样本量和入选标准，本研究将确保样本的代表性和多样性，为全面评估 DeepSeek 等 LLMs 的真实医学能力及其在临床服务中的价值提供科学依据。 1. OSCE 题目入选标准 (1) 题目相关性：题目应与医学临床实践密切相关，能够有效评估 LLMs 的医学知识和临床技能。 (2) 题目多样性：题目应涵盖多个医学领域和临床场景，包括但不限于内科、外科、妇产科、儿科、急诊科等。 (3) 题目难度：题目难度应适中，能够区分不同水平的医学知识和临床技能。 (4) 题目质量：题目应经过专家审核，确保其科学性和合理性。2. 实际病例入选标准 (1) 病例真实性：病例应为本院的真实病例，具有完整的病历记录和临床数据。 (2) 病例多样性：病例应涵盖多种疾病类型和临床场景，包括常见病、多发病和疑难病症。 (3) 病例完整性：病例应包括详细的病情描述、诊断结果、治疗方案和随访记录。 (4) 病例代表性：病例应具有代表性，能够反映临床实践中的常见问题和挑战。 (5) 病例时间范围：病例应涵盖过去 5 年内的数据，以确保其时效性和相关性。具体说明 OSCE 题目：将从现有的 OSCE 题库中筛选出 600 例题目，确保其涵盖广泛的医学领域和临床场景。题目将经过专家审核，确保其科学性和合理性。 实际病例：将从本院的病例库中选取 600 例真实病例，涵盖多种疾病类型和临床场景。病例将经过严格筛选，确保其完整性和代表性。通过上述样本量和入选标准，本研究将确保样本的代表性和多样性，为全面评估 DeepSeek 等 LLMs 的真实医学能力及其在临床服务中的价值提供科学依据。；
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