MedGuideX：将可执行指南中的决策逻辑内化于大语言模型以用于临床推理

临床实践指南（CPGs）编码了基于证据的决策逻辑，但现有方法常将其视为自由文本，未充分利用其过程性结构。本文提出一种源自指南的训练流程，将 CPG 建议转化为可执行的临床决策逻辑，并生成事实与反事实问答数据。由此训练出的 MedGuideX 模型在四个临床推理基准测试中平均准确率相对提升 10.28%。医师评估表明，该模型能更好地还原医生撰写的推理步骤，生成在忠实度、有效性、完整性和清晰度上更受青睐的理由。