本文针对现有医疗大模型评测体系脱离真实诊疗流程的核心缺陷，原创开源多模态仿真评测基准 “ 临床智能体 ” 。 传统 MedQA 、 USMLE 等评测仅提供完整病例静态选择题，无法还原临床 “ 问诊、开检查、阅片、多轮序贯推理 ” 动态诊疗逻辑；而“ 临床智能体 ”搭建四智能体协同仿真临床环境，支持多专科、多语言、多模态、认知 / 隐性偏置、工具调用全维度量化评测，为医疗自主智能体提供贴近真实场景的标准化验证框架，填补行业动态交互评测空白，为临床 AI 落地风险筛查、模型选型提供循证评测工具。 当下通用大模型在医学静态考题中表现亮眼， GPT-4 等模型 USMLE 得分已超越人类医师平均水平，但静态问答无法复刻真实诊疗核心特征：真实问诊信息碎片化，医生需主动追问病史、按需调取检验影像、结合既往病例复盘推理，同时医患认知偏差、种族性别隐性偏见会干扰诊断判断。
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