Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Med-RewardBench là chuẩn mực đầu tiên được thiết kế chuyên biệt để đánh giá các mô hình phần thưởng và các công cụ đánh giá cho các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức (MLLM) trong các ứng dụng chăm sóc sức khỏe. Với bộ dữ liệu đa phương thức gồm 1.026 bộ dữ liệu được chuyên gia chú thích trải dài trên 13 hệ thống cơ quan và 8 khoa lâm sàng, Med-RewardBench trải qua quy trình ba bước nghiêm ngặt để đảm bảo dữ liệu đánh giá chất lượng cao trên sáu khía cạnh quan trọng về mặt lâm sàng. Không giống như các chuẩn mực hiện có tập trung vào các tính năng MLLM chung hoặc đánh giá các mô hình như những công cụ giải quyết vấn đề, Med-RewardBench xem xét các khía cạnh đánh giá thiết yếu như độ chính xác chẩn đoán và tính phù hợp lâm sàng. Nghiên cứu này đánh giá 32 MLLM tiên tiến, bao gồm các mô hình nguồn mở, độc quyền và dành riêng cho chăm sóc sức khỏe, cho thấy những thách thức đáng kể trong việc phù hợp với đánh giá của chuyên gia. Hơn nữa, chúng tôi đã phát triển một mô hình cơ sở giúp cải thiện đáng kể hiệu suất thông qua việc tinh chỉnh.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways: Cung cấp chuẩn mực chuyên biệt đầu tiên để đánh giá các mô hình bồi thường và các chuyên gia đánh giá MLLM trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Minh chứng thực nghiệm hiệu suất của nhiều MLLM khác nhau và Limitations. Đề xuất tiềm năng cải thiện hiệu suất thông qua việc tinh chỉnh. Trình bày các tiêu chí đánh giá xem xét tính phù hợp lâm sàng và độ chính xác của chẩn đoán.
•
Limitations: Bộ dữ liệu Med-RewardBench có thể bị thiên lệch về một số bệnh viện hoặc khu vực cụ thể. Cần nghiên cứu thêm để xác định tính khách quan và khả năng khái quát hóa của các tiêu chí đánh giá. Việc đánh giá nên được mở rộng để bao gồm nhiều mô hình MLLM hơn. Cần xác nhận thêm tính hữu ích lâm sàng lâu dài của bộ dữ liệu này.
