医疗AI再进阶！南洋理工推出首个电子病历处理评测基准

在当今医疗体系中，电子病历（EHR）是最核心的数据载体，记录患者从诊断到治疗的关键信息。这些数据既为临床决策提供依据，也推动医疗人工智能不断前进。南洋理工大学团队近日推出了首个系统化评测大型语言模型（LLM）处理电子病历能力的基准——EHRStruct，被视为医疗 AI 研究的重要一步。

EHRStruct 覆盖 11 项核心任务，共 2200 个样本。任务设计紧贴临床场景、认知层级与功能类别，构建出一套严谨的评测体系。研究显示，通用型大模型在处理结构化 EHR 时表现亮眼，甚至优于部分医学专用模型。同时，数据驱动任务更占优势，输入格式与微调方式也会显著影响模型效果。

在评测中，团队对 20 个主流的 LLM 与 11 种增强方案进行了系统比较。将 EHRMaster 框架与 Gemini 结合后，模型在结构化 EHR 任务上的表现大幅提升，甚至超过了当前最先进的模型。该研究已被 AAAI 2026 录用，预计将在后续学术交流中引发广泛关注。

为进一步推动该领域发展，研究团队同步发起了“EHRStruct 2026 – LLM 结构化电子病历挑战赛”，为研究者提供统一、可对比的评测平台，促进对 LLM 在结构化电子病历处理能力上的深入研究。

EHRStruct 的建设流程可分为四个阶段：任务合成、任务体系构建、任务样本抽取和评测流程搭建。医学专家与计算机科学家协同合作，确保评测既具临床相关性，又可重复验证。该评测框架不仅科学严谨，也为后续研究提供了充足的数据支撑。

这项重要成果的发布，不仅为医疗 AI 发展带来新的工具与方法，也将为临床决策与数据分析提供更可靠的支持。期待更多医疗 AI 应用加速落地，助力医疗服务更高效。