본 논문은 의료 분야의 인공지능(GMAI) 발전에 필수적인 체계적인 평가 벤치마크의 필요성을 강조하며, 공개 의학 교과서를 활용한 새로운 다중 모드 벤치마크 MedBookVQA를 제시합니다. MedBookVQA는 자동화된 의료 이미지 추출 및 맥락적 정렬 파이프라인을 통해 5,000개의 임상 관련 질문을 생성하며, 의료 영상 모달리티, 신체 해부학, 임상 전문 분야에 대한 계층적 분류 체계를 제공합니다. 다양한 MLLM 모델을 평가하여 각 모델의 성능 차이와 GMAI 시스템의 한계를 밝히고, 의학 교과서 기반의 다중 모드 벤치마크의 중요성을 입증합니다. MedBookVQA는 임상 AI 발전을 위한 새로운 패러다임을 제시하며, GMAI 시스템의 한계를 드러내고 전문 분야별 해부학적으로 구조화된 성능 지표를 제공합니다.