यह पत्र विश्वसनीयता और निष्पक्षता की चुनौतियों को संबोधित करता है, विशेष रूप से व्यवस्थित पूर्वाग्रहों के कारण, जैसे कि आयु संबंधी पूर्वाग्रह, स्वास्थ्य सूचना विज्ञान, निदान और निर्णय समर्थन में बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल (एलएलएम) और दृश्य रूप से संवर्धित एलएलएम (वीएलएम) में प्रगति के बावजूद। यह विशेष रूप से बाल चिकित्सा प्रश्न-उत्तर कार्यों में स्पष्ट है, जो बाल चिकित्सा अनुसंधान की कमी और वित्त पोषण असंतुलन को दर्शाता है। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, हम PediatricsMQA प्रस्तुत करते हैं, जो एक व्यापक मल्टीमॉडल बाल चिकित्सा प्रश्न-उत्तर बेंचमार्क है जिसमें सात विकासात्मक चरणों (भ्रूण से किशोरावस्था तक) में 3,417 पाठ-आधारित बहुविकल्पीय प्रश्न और 634 बाल चिकित्सा छवियों पर आधारित 2,067 दृश्य बहुविकल्पीय प्रश्न शामिल हैं, जो 67 इमेजिंग अध्ययनों और 256 शारीरिक क्षेत्रों को कवर करते हैं।
