文章主要内容总结本文针对大型语言模型（LLMs）在临床决策中应用时的医学推理能力评估问题，提出了一套解决方案。核心内容包括：MedThink-Bench基准数据集：包含500个复杂医学问题，覆盖10个医学领域（如病理学、诊断、治疗等），每个问题均由医学专家标注细粒度、分步的推理轨迹，模拟真实临床逻辑。LLM-w-Ref评估框架：结合专家精心设计的细粒度推理过程与“LLM作为评判者”（LLM-as-a-Judge）机制，实现对LLMs中间推理过程的自动化、可扩展评估，且评估结果与专家判断高度一致。实验发现：对12个最先进的LLMs进行基准测试，发现较小的开源模型（如MedGemma-27B、HuatuoGPT-70B）在医学推理能力上可优于较大的专有模型（如OpenAI-o3、DeepSeek-R1）；同时，传统评估指标（如文本相似度 metrics、无参考的LLM-as-a-Judge）与专家判断相关性较弱，而LLM-w-Ref表现出强相关性。创新点解决了LLMs医学推理评估中“自动化、可扩展性与专家级准确性难以兼顾”的长期挑战，提出的LLM-w-Ref框架实现了高效且贴近专家水平的评估。构建了高质量的MedThink-Bench数据集，其推理轨迹由专家标注（而非LLM生成），确保了评估的可靠性，覆盖10个医学领域的500个复杂问题。首次系统比较12个LLMs的医学推理能力，揭示了“小模型可能优于大模型
