論文の概要: AnesSuite: A Comprehensive Benchmark and Dataset Suite for Anesthesiology Reasoning in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02404v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 04:08:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:08.876967
• Title: AnesSuite: A Comprehensive Benchmark and Dataset Suite for Anesthesiology Reasoning in LLMs
• Title（参考訳）: AnesSuite: LLMにおける麻酔学推論のための総合ベンチマークとデータセットスイート
• Authors: Xiang Feng, Wentao Jiang, Zengmao Wang, Yong Luo, Pingbo Xu, Baosheng Yu, Hua Jin, Bo Du, Jing Zhang,
• Abstract要約: AnesSuiteは、LSMの麻酔学推論用に特別に設計された最初のデータセットスイートである。 Morpheusは麻酔学の推論のための最初のベースラインモデルコレクションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.60333833486799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The application of large language models (LLMs) in the medical field has garnered significant attention, yet their reasoning capabilities in more specialized domains like anesthesiology remain underexplored. To bridge this gap, we introduce AnesSuite, the first comprehensive dataset suite specifically designed for anesthesiology reasoning in LLMs. The suite features AnesBench, an evaluation benchmark tailored to assess anesthesiology-related reasoning across three levels: factual retrieval (System 1), hybrid reasoning (System 1.x), and complex decision-making (System 2). Alongside this benchmark, the suite includes three training datasets that provide an infrastructure for continued pre-training (CPT), supervised fine-tuning (SFT), and reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR). Leveraging this suite, we develop Morpheus, the first baseline model collection for anesthesiology reasoning. Despite undergoing limited training with SFT and group relative policy optimization (GRPO), Morpheus demonstrates substantial performance improvements, rivaling the performance of larger-scale models. Furthermore, through comprehensive evaluations and experiments, we analyze the key factors influencing anesthesiology reasoning performance, including model characteristics, training strategies and training data. Both AnesSuite and Morpheus will be open-sourced at https://github.com/MiliLab/AnesSuite.
• Abstract（参考訳）: 医学分野における大規模言語モデル(LLM)の適用は大きな注目を集めているが、麻酔学のような専門分野における推論能力はいまだに未熟である。 このギャップを埋めるために,LLMの麻酔学推論用に設計された最初の包括的データセットスイートであるAnesSuiteを紹介した。 AnesBenchは、3つのレベルの麻酔学関連推論を評価するために調整された評価ベンチマークで、事実検索(System 1)、ハイブリッド推論(System 1.x)、複雑な意思決定(System 2)である。 このベンチマークに加えて、このスイートには、継続事前トレーニング(CPT)、教師付き微調整(SFT)、検証可能な報酬(RLVR)による強化学習のインフラストラクチャを提供する3つのトレーニングデータセットが含まれている。 このスイートを活用することで、麻酔学推論のための最初のベースラインモデルコレクションであるMorpheusを開発した。 SFT とグループ相対ポリシー最適化 (GRPO) による限られた訓練にもかかわらず、Morpheus は大規模なモデルの性能に匹敵する大幅な性能向上を示した。 さらに, 包括的評価と実験により, モデル特性, トレーニング戦略, トレーニングデータなど, 麻酔理学の推論性能に影響を及ぼす要因を分析した。 AnesSuiteとMorpheusは、https://github.com/MiliLab/AnesSuite.comでオープンソース化される。

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