論文の概要: LingLanMiDian: Systematic Evaluation of LLMs on TCM Knowledge and Clinical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01779v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 08:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.000458
• Title: LingLanMiDian: Systematic Evaluation of LLMs on TCM Knowledge and Clinical Reasoning
• Title（参考訳）: LingLanMiDian:TCM知識と臨床推論に基づくLCMの体系的評価
• Abstract要約: LingLanベンチマーク(LingLanベンチマーク)は、知識リコール、マルチホップ推論、情報抽出、実世界の臨床的意思決定などにわたる評価を統合する、大規模で専門家によるマルチタスクスイートである。 LingLanは、一貫したメートル法設計、臨床ラベルのためのシノニムトレラントプロトコル、データセットごとの400項目のハードサブセット、診断と治療の推奨を単一選択判定に再定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.37958097277936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are advancing rapidly in medical NLP, yet Traditional Chinese Medicine (TCM) with its distinctive ontology, terminology, and reasoning patterns requires domain-faithful evaluation. Existing TCM benchmarks are fragmented in coverage and scale and rely on non-unified or generation-heavy scoring that hinders fair comparison. We present the LingLanMiDian (LingLan) benchmark, a large-scale, expert-curated, multi-task suite that unifies evaluation across knowledge recall, multi-hop reasoning, information extraction, and real-world clinical decision-making. LingLan introduces a consistent metric design, a synonym-tolerant protocol for clinical labels, a per-dataset 400-item Hard subset, and a reframing of diagnosis and treatment recommendation into single-choice decision recognition. We conduct comprehensive, zero-shot evaluations on 14 leading open-source and proprietary LLMs, providing a unified perspective on their strengths and limitations in TCM commonsense knowledge understanding, reasoning, and clinical decision support; critically, the evaluation on Hard subset reveals a substantial gap between current models and human experts in TCM-specialized reasoning. By bridging fundamental knowledge and applied reasoning through standardized evaluation, LingLan establishes a unified, quantitative, and extensible foundation for advancing TCM LLMs and domain-specific medical AI research. All evaluation data and code are available at https://github.com/TCMAI-BJTU/LingLan and http://tcmnlp.com.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル (LLMs) は医学的NLPにおいて急速に進歩しているが、その独特のオントロジー、用語、推論パターンを持つ伝統的な中国医学 (TCM) はドメインに忠実な評価を必要とする。 既存のTCMベンチマークは、カバレッジとスケールで断片化されており、不統一または世代重大評価に依存しているため、公正な比較を妨げている。 LingLanMiDian(LingLan)ベンチマークは、知識リコール、マルチホップ推論、情報抽出、実世界の臨床的意思決定を総合的に評価する大規模で専門家によるマルチタスクスイートである。 LingLanは、一貫したメートル法設計、臨床ラベルのためのシノニムトレラントプロトコル、データセットごとの400項目のハードサブセット、診断と治療の推奨を単一選択判定に再定義する。 我々は、14の主要なオープンソースおよびプロプライエタリなLCMに対して包括的なゼロショット評価を行い、TCMコモンセンス知識理解、推論、臨床決定支援におけるその強みと限界について統一的な視点を提供する。 基礎知識と応用推論を標準化された評価を通じてブリッジすることで、LingLanは、TCM LLMとドメイン固有の医療AI研究を進めるための統一的で定量的で拡張可能な基盤を確立する。 すべての評価データとコードはhttps://github.com/TCMAI-BJTU/LingLanとhttp://tcmnlp.comで入手できる。

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