NPC-RubricBench：面向鼻咽癌全程诊疗的分阶段评测基准
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载按治疗阶段分别打分
这项名为 NPC-RubricBench 的评测工具，把鼻咽癌诊疗过程拆成若干阶段，为每个阶段单独设定评分标准，再让大语言模型在这些阶段上作答并接受打分。与只看单次问诊表现的做法不同，它关注的是模型能否在疾病进程推进时，把前一阶段留下的信息带到后一阶段继续使用。评测对象是模型在多阶段临床推理中的表现，评分依据来自与患者具体情况对应的量表式条目，而不是一套对所有病例通用的答案。材料给出的适用场景是鼻咽癌，因此这套标准目前只覆盖这一病种的治疗路径，不能直接套用到其他肿瘤。
长程随访才是考察重点
现有针对专科医学的大模型评测，多数把注意力放在彼此孤立的临床接触上，一次问答对应一个场景，答完即结束。NPC-RubricBench 的差异在于把观察窗口拉长到整条诊疗路径，考察临床责任随病程演进而变化时，模型输出是否仍然站得住。这意味着同一名患者的资料会在不同阶段被反复调用，模型需要处理前后信息之间的衔接，而不是每次从零开始。对读者而言，这类评测反映的是模型在连续照护中的稳定性，单轮测试的高分并不能说明它在后续阶段同样可靠。
量表与病例绑定
该基准的评分条目与具体患者绑定，同一阶段下不同患者的合格线并不相同，模型必须结合这名患者的实际情况给出判断，泛泛而谈的通用回答难以拿到分数。材料将其描述为 phase-aware，即评测过程本身知道当前处于哪个阶段，并据此选用对应的评分规则。这种设计使得评测结果更贴近真实诊疗中对个体化判断的要求，但也带来限制：评分依赖事先写好的条目，条目覆盖不到的情形无法被计入。目前公开的信息只说明它用于鼻咽癌的纵向照护，尚未提及其他癌种或更广的临床科室。
为什么值得看
医学大模型评测从单点问答转向纵向诊疗路径，鼻咽癌场景的分阶段量表思路可供专科评测参考。
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关键事实
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