医疗问答系统的开发离不开高质量数据的支撑，尤其在医学领域，专业术语的复杂性、诊疗逻辑的严密性对数据集的深度与广度提出了更高要求。开源数据集不仅降低了技术研发的门槛，更为开发者提供了标准化、多样化的训练素材。本文从实际应用场景出发，结合前沿研究成果，系统梳理医疗问答系统开发可用的核心数据集资源。
基础对话数据集
中文医疗对话数据集（Chinese-medical-dialogue-data）是当前覆盖面最广的公开资源，包含男科、内科等六大科室的79万条真实医患对话记录。每条数据采用"instruction-input-output"结构，例如神经外科医生对癫痫用药的指导建议，完整保留了医嘱的规范性表达特征。该数据集特别适合训练基础问答模型，其科室细分的特性可帮助算法快速建立专科知识框架。
Google主导开发的MultiMedQA基准整合了MedQA、PubMedQA等六个权威数据集，覆盖医学执照目、科研文献解析等场景。其中MedMCQA收录的英文医学多选题，可用于训练模型处理复杂推理任务。这类综合性数据集的价值在于构建模型的多维评估体系，开发者可借此验证问答系统在不同医学子领域的表现差异。
细分领域专项数据
针对儿科专科场景，PeMeBench基于《儿科疾病诊疗规范》构建了超万条开放式问答数据，涵盖疾病预防、用药剂量等五大诊疗环节。该数据集创新性地引入实体召回率指标，可精准检测模型在特定病症领域的知识盲区。例如在儿童哮喘管理场景中，数据集要求模型必须准确识别雾化器使用、激素剂量等关键实体。
中医领域则有HuangdiNeijing数据集，聚焦《黄帝内经》经典理论的现代化阐释。其特色在于构建了中西医术语映射体系，例如将"肝气郁结"对应到现代医学的抑郁症诊疗方案。这类数据集的价值在于解决传统医学知识的结构化难题，为开发具有文化适配性的问答系统提供支撑。
多语言支持方案
意大利语医疗数据集MedMCQA-ITA将标准化目进行本土化改造，包含5000余道医学入学试题。其标注体系保留了欧洲医疗体系特有的诊断流程规范，例如分级诊疗制度下的转诊建议表述。开发者借助此类资源可快速构建区域性医疗问答系统，解决小语种数据匮乏的行业痛点。
针对非洲法语区需求，HealthSearchQA收录了灾害医学指导文本的法语-斯瓦西里语平行语料。该数据集创新采用"灾难响应消息分类"框架，将医疗建议细分为物资需求、急救操作等类别。这类多语言数据集特别适合开发跨境医疗援助系统，通过语言特征分析可提升模型在方言混杂场景的鲁棒性。
评估与测试基准
华东师范大学研发的CliMedBench包含3.3万条三甲医院真实病例，构建了14个临床场景的评估矩阵。其核心价值在于"诊疗规范符合度"指标，可检测问答系统输出是否符合《临床路径管理指导原则》。例如在糖尿病并发症预警场景中，数据集要求模型必须优先考虑肾功能损伤指标，而非简单罗列常规检查项目。
在自动评估技术方面，Med-PaLM提出的幻觉检测框架具有借鉴意义。该方案通过对比知识图谱实体覆盖度，可识别模型生成的错误药物配伍建议。例如当问答系统推荐头孢类抗生素与酒精联用时，评估系统会立即触发警示机制。这类测试基准帮助开发者在模型部署前发现潜在医疗风险。
