数据集介绍

在大众健康咨询中，用户常常提出与疫苗接种、感冒用药、儿童喂养、癌症预防等相关的问题，LLM在提供答案时容易输出过度诊疗、违背指南或误导性内容，存在医疗安全风险。本数据集聚焦此类错误信息识别与干预，通过构建含有用户提问、模型初始回答、人类反馈评分（1~5）以及反馈理由的RLHF训练样本，帮助医疗类AI系统学会识别潜在医疗错误并作出安全、合规的修正建议。数据广泛涵盖预防接种、用药咨询、基础病管理、日常护理等高频主题，是提升医疗AI可信度与指导能力的关键资源。