University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Knowing When to Abstain: Medical LLMs Under Clinical Uncertainty

知何时退避：医疗大语言模型在临床不确定性中的表现

Sravanthi Machcha, Sushrita Yerra, Sahil Gupta, Aishwarya Sahoo, Sharmin Sultana, Hong Yu, Zonghai Yao

机构 * Manning College of Information and Computer Sciences, UMass Amherst, MA, USA（马萨诸塞大学阿姆赫斯特曼宁信息与计算机科学学院） ； Center for Healthcare Organization and Implementation Research, VA Bedford Health Care（医疗组织与实施研究中心） ； Miner School of Computer and Information Sciences, UMass Lowell, MA, USA（米纳尔计算机与信息科学学院） 纠错

AI总结 本文提出MedAbstain基准，探讨医疗LLM在临床不确定性中的退避能力，发现显式退避选项能显著提升安全性，而模型规模和提示方法效果有限。

Comments Equal contribution for the first two authors; To appear in proceedings of the Main Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) 2026