CUREBench

给AI看病决策打分,推动医疗AI更靠谱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 29 🐛 待处理 12 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 136
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试项目,完全免费,无付费版本。

项目预览

CUREBench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队mims-harvard
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,agents,large-language-models,neurips-2025,reasoning-language-models,therapeutics
GitHub 星标★ 136
上线时间2025-05-28 00:00:00
代码更新2025-12-06
仓库体积19.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

CUREBench 是一个面向 AI 治疗决策推理能力的基准测试平台,论文发表于 NeurIPS 2025。它旨在系统评估大规模语言模型在临床治疗决策中的表现,解决当前医疗 AI 评测缺乏标准化、规模化基准的问题。核心能力包括:构建覆盖多种疾病和治疗场景的评测数据集,设计可量化的推理任务,以及提供自动化的评估流程。通过该基准,研究者可以横向对比不同模型在治疗建议、用药合理性、风险权衡等方面的推理水平,推动医疗 AI 从‘能对话’向‘能决策’演进。项目代码以 Python 实现,提供数据加载与评估脚本,便于社区复现和扩展。目前处于早期阶段,星标数不高,但定位清晰,对医疗 AI 评测领域有独特价值。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 136

核心亮点

  • 首个面向治疗决策的大规模推理基准,填补医疗AI评测空白
  • 基于NeurIPS论文,评测任务设计有学术严谨性
  • 提供自动化评估脚本,便于复现和扩展新场景

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态待观察
  • 数据集规模和覆盖疾病范围可能有限

适用场景

  • 医疗AI模型研发团队评估模型推理能力
  • 学术研究对比不同LLM在临床决策上的表现
  • 医疗机构筛选适合辅助决策的AI系统

替代项目

MedQA、PubMedQA、ClinicalBench

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