本文工作由清华大学电子系医工交叉平台吴及教授和刘喜恩助理研究员所领导的医学自然语言处理团队，联合北邮、科大讯飞、无问芯穹等单位共同完成。第一作者周宇轩为清华大学电子工程系博士生，其研究方向聚焦于大模型的医疗垂类能力评估与优化，此前已提出 MultifacetEval（IJCAI 2024）与 PretexEval（ICLR 2025）等医学知识掌握的多面动态评估框架体系。吴及教授和刘喜恩助理研究员所领导的医学自然语言处理团队长期致力于面向真实需求驱动的医工交叉前沿技术研究与产业变革，曾在 2017 年联合科大讯飞研发了首个以 456 分高分通过国家临床执业医师资格考试综合笔试测试 AI 引擎 Med3R（Nature Communications 2018）并在全国 400 多个区县服务于基层医疗；2021 年联合惠及智医研发了首个基于全病历内容分析的智慧医保 AI 审核引擎，获得国家医保局智慧医保大赛一等奖，并在全国多个省市进行示范应用。
大语言模型（Large Language Models，LLMs）技术的迅猛发展，正在深刻重塑医疗行业。医疗领域正成为这一前沿技术的 “新战场” 之一。大模型具备强大的文
