GMAI-MMBench：医学AI领域的综合性多模态评估基准

GMAI-MMBench是医学AI领域的一项重大突破，它提供了一个全面且结构化的多模态评估基准，旨在推动通用医学AI的研究与应用。

关键特性

• 数据融合： 整合了284个数据集，涵盖38种医学影像模态，为模型提供丰富的训练和评估资源。
• 任务多样： 涵盖18个临床相关任务，涵盖了从诊断到预后预测等多个方面。
• 部门覆盖： 提供18个临床部门的多感知粒度评估，确保模型在不同医学专业领域的适用性。
• 模型评估： 已经实现了对50种大型视觉语言模型 (LVLM) 的评估，为研究人员提供参考。

评估结果与挑战

评估结果显示，即使是像GPT-4o这样的先进模型，在GMAI-MMBench上的准确率也仅为53.53%。这表明医学AI领域仍然存在巨大的提升空间，需要进一步的研究和创新。

总结

GMAI-MMBench为医学AI的评估提供了一个强大的平台，它的综合性、多样性和严谨性将有助于推动医学AI的进步，最终为医疗健康事业带来积极影响。