医疗健康诊断建议合理性评估RLHF数据集

本数据集收录大量临床初诊建议样本,融合人类合理性反馈与医学解释,用于强化AI问诊系统的行为安全性与推荐责任感,是医疗大模型RLHF优化的重要基准资源。

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数据描述

随着医疗大模型与智能问诊系统广泛部署,模型提出的初步诊断建议是否合理、安全、合规成为核心问题。传统SFT训练数据往往未考虑医疗伦理与诊疗流程,容易出现“过度诊断”或“处理不当”的情况。为推动模型从输出内容的正确性向推荐行为的合理性进化,本数据集聚焦“诊断建议是否适当”这一任务,结合人类专家打分与理由说明构建RLHF训练样本,帮助模型学会控制风险、优化诊疗路径。

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