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WHBench

专家参与验证的女性健康 LLM 评估套件,47 个场景覆盖 10 个主题,最佳模型仅达 72.1%,揭示安全与公平性盲区

独立研究团队 ·

考察能力

临床准确性 完整性 安全性 沟通质量 指令遵循 公平性 不确定性处理 指南依从性

构建信息

数据规模
47 个专家设计场景,覆盖 10 个女性健康主题,产出 3,100+ 评分响应
构建方式
领域专家设计与验证(Expert-in-the-Loop),23 项评分标准量表
评测方式
专家评审 + 安全加权惩罚机制 + 服务端分数重新计算
核心指标
23 维综合加权得分(含安全惩罚)

模型效果排行

🥇 最佳前沿模型
72.1%(无模型超过 75%) 2026-04

为什么重要

LLM 越来越多地被用于医疗健康指导,但女性健康领域在基准设计中长期被低估。这不是小问题——错误的剂量建议、过时的临床指南引用、或对特定人群的公平性盲区,都可能造成真实伤害。WHBench 是第一个专门针对女性健康的 LLM 评估套件,旨在暴露这些临床上有意义的失败模式。

核心设计

基准由领域专家设计 47 个场景,覆盖生育健康、产后护理、更年期管理等 10 个女性健康主题。评估采用 23 项标准的评分量表,涵盖临床准确性、完整性、安全性、沟通质量、指令遵循、公平性、不确定性处理和指南依从性八大维度。引入安全加权惩罚机制——安全维度的失分会被放大,反映实际临床风险。共评估了 22 个模型,产出超过 3,100 条评分响应。

关键发现

没有任何前沿 LLM 在女性健康领域表现足够优秀——最佳模型仅达 72.1%,无模型超过 75%。常见失败模式包括引用过时指南、遗漏关键安全信息、剂量错误和公平性盲区。评分者间信度在模型排名层面较高,表明 WHBench 适合模型间比较,但临床部署仍需专家监督。

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