本论文深度分析医疗领域的机器阅读理解 (CliniRC) 任务，重点关注 emrQA 数据集的缺陷及性能，证明对于未来数据集的创建需考虑利用领域知识和通用性。

May, 2020

研究了大型语言模型在临床和生物医学领域中与相关知识的召回和整合性方面的性能，发现指导调优等因素能够提高召回和理解能力，并展示了在医学知识数据集上进行直接微调的鼓舞人心的结果，为语言模型中的临床知识表示学习的进一步发展提供资源和标准方法论。

Jun, 2024

近年来，大型语言模型（LLMs）在大文本语料库的预训练过程中展示了令人印象深刻的知识编码能力。本研究通过构建一个新的基于系统评述的数据集，评估了六种 LLMs（如 GPT 和 Mixtral）在医学知识回忆方面的能力，并揭示了此任务的复杂性。

Jun, 2024

通过模拟人类认知过程，BooksMed 使用大型语言模型（LLM）构建的框架，利用 GRADE 框架来提供基于证据的可靠答复，同时引入 ExpertMedQA 来评估 LLM 的性能，从而成为在临床决策中提供可靠和基于证据的答案的有用工具。

Oct, 2023

通过重新利用其他 NLP 任务的现有注释，我们提出了一种新的方法来生成特定领域的大规模问答（QA）数据集。我们利用社区共享的 i2b2 数据集中临床笔记的现有专家注释，生成了大规模的电子医疗记录 QA 数据集 emrQA，其中包含 100 万个问题 - 逻辑形式对和 40 多万个问题 - 答案证据对，并通过基线模型训练来探索其学习潜力。

Sep, 2018

本文综述了 OpenQA 领域的最新研究趋势，重点关注采用神经 MRC 技术的系统，介绍了现代 OpenQA 体系结构 Retriever-Reader 及采用该体系结构的各种系统，讨论了开发 OpenQA 系统面临的关键挑战，并对常用的基准进行了分析。

Jan, 2021

本篇论文提出了一种新方法，通过大规模监督学习从而提供阅读理解的数据集，开发了一类基于注意力机制的深度神经网络，使其能够在没有先前语言结构知识的情况下阅读真实文档并回答复杂问题。

Jun, 2015

本研究提供了首个针对医疗问题的自由形式多项选择 OpenQA 数据集 MedQA，涵盖三种语言，并通过实现规则和神经网络两种方法进行实验，最终发现即使是当前最好的方法在英语、繁体中文和简体中文问题上也只能实现 36.7％、42.0％和 70.1％的测试准确率，希望这个数据集能够为推动未来更强大的 NLP OpenQA 模型的发展提供平台。

Sep, 2020

Med-PaLM 2 combines improvements in Large Language Models, medical domain fine-tuning, and novel ensemble refinement approaches to achieve a state-of-the-art performance approaching or exceeding physician-level performance in medical question answering.

May, 2023

通过在医学学科上对小型语言模型进行微调和使用 GPT-4 生成类似下游任务的问题进行微调，我们提出了一种方法来提高医学领域中小型语言模型的熟练度。此外，我们还引入了包含相关问题序列的 “渐进问题” 的 ECN-QA，以展示我们的训练策略的好处。

May, 2024