כתבה
arXiv cs.AI ·
MMTClinic: בניית תקן לשאלות ותשובות רב-מודלי, רב-לשוני ורב-זמני לתקופה קלינית
MMTClinic: Multimodal, Multilingual Time Series Question Answering and Reasoning Benchmark for Clinical Domain
בניית תקן חדש לשאלות ותשובות רב-מודלי, רב-לשוני ורב-זמני לתקופה קלינית. התקן כולל 30,000 זוגות שאלות-תשובות (15,000 שאלות בחירה ו-15,000 שאלות פתוחות) בחמש שפות: אנגלית, הינדי, בנגאלית, מראתי וטמיל. התקן נועד לבדוק את יכולות השאלות והתשובות של מודלי LLM בתקופה קלינית.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04842v1 Announce Type: cross Abstract: Time-series data in clinical settings is crucial for capturing dynamic changes in a patient's health over time, enabling timely diagnosis, personalized treatment, and early detection of critical events. However, the development of clinically reliable and linguistically inclusive medical AI systems remains a significant challenge, primarily due to the lack of multimodal, multilingual, and time-series-grounded benchmarks that reflect the complexity of real-world clinical scenarios. To fill this gap, we present MMTClinic, a benchmark designed to evaluate large language models (LLMs) on complex reasoning and question-answering tasks involving clinical time-series. MMTClinic combines text, medical images, and multivariate physiological signals a
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית