Zhizhuo Zhao
2025
CCL25-Eval任务9总结报告:中医辨证辨病及中药处方生成评测
Cong Wang | Zhizhuo Zhao | Yishuo Li | Hongjiao Guan | Yifei Wang | Zhenyu Li | Wenpeng Lu
Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025)
Cong Wang | Zhizhuo Zhao | Yishuo Li | Hongjiao Guan | Yifei Wang | Zhenyu Li | Wenpeng Lu
Proceedings of the 24th China National Conference on Computational Linguistics (CCL 2025)
"中医辨证辨病及中药处方生成评测任务专注于中医“辨证论治”。该任务由齐鲁工业大学(山东省科学院)与山东中医药大学附属医院联合发起,基于真实病历构建了中医“辨证论治”全流程公开数据集TCM-TBOSD,覆盖10类中医证型、4类中医疾病及381种常见中药。评测任务设立两个子任务:中医多标签辨证辨病与中药处方推荐,旨在系统评估大模型在中医诊疗全过程中的建模与推理能力。本次评测收到了学术界与产业界的广泛关注,评测共吸引123支队伍参与,35支队伍晋级复赛,最终提交了8份高质量技术报告。评测结果表明,大语言模型在中医任务中展现出良好的适应性与发展潜力,为中医智能化提供了可行路径与技术参考。详细信息可以从网址查看我们的评测任务。"