यह शोधपत्र बाल चिकित्सा सूचना विज्ञान, निदान और निर्णय समर्थन में बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) और दृष्टि-संवर्धित एलएलएम (वीएलएम) में पूर्वाग्रह, विशेष रूप से आयु संबंधी पूर्वाग्रह को संबोधित करता है। हम इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि मौजूदा मॉडल बाल चिकित्सा प्रश्न-उत्तर कार्यों में कम प्रदर्शन करते हैं, और तर्क देते हैं कि यह कम प्रदर्शन बाल चिकित्सा अनुसंधान के सीमित संसाधनों और प्रतिनिधित्व क्षमता से उपजा है। इस पर ध्यान देने के लिए, हम PediatricsMQA प्रस्तुत करते हैं, जो एक नया बहुविध बाल चिकित्सा प्रश्न-उत्तर मानक है, जिसमें सात विकासात्मक चरणों (भ्रूण से किशोरावस्था तक) में फैले 3,417 पाठ-आधारित प्रश्न और 67 इमेजिंग विधियों से प्राप्त 634 बाल चिकित्सा छवियों पर आधारित 2,067 दृश्य-आधारित प्रश्न शामिल हैं। नवीनतम खुले मॉडलों के मूल्यांकन के परिणाम कम आयु समूहों में प्रदर्शन में उल्लेखनीय गिरावट दर्शाते हैं, जो बाल चिकित्सा स्वास्थ्य सेवा में निष्पक्ष एआई का समर्थन करने के लिए आयु-संवेदनशील दृष्टिकोणों की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।
