論文の概要: ECG-Expert-QA: A Benchmark for Evaluating Medical Large Language Models in Heart Disease Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17475v3
• Date: Mon, 07 Apr 2025 09:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:08:03.737678
• Title: ECG-Expert-QA: A Benchmark for Evaluating Medical Large Language Models in Heart Disease Diagnosis
• Title（参考訳）: ECG-Expert-QA : 心臓疾患診断における医学的大言語モデルの評価基準
• Authors: Xu Wang, Jiaju Kang, Puyu Han, Yubao Zhao, Qian Liu, Liwenfei He, Lingqiong Zhang, Lingyun Dai, Yongcheng Wang, Jie Tao,
• Abstract要約: ECG-Expert-QAは、心電図(ECG)の解釈における診断能力を評価するための包括的なデータセットである。 実際の臨床心電図データと、体系的に生成された合成ケースを組み合わせることで、12の必須の診断タスクをカバーしている。 主要なイノベーションは、対話型医療AIシステムの開発を可能にするマルチターン対話のサポートである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.059062779882554
• License:
• Abstract: We present ECG-Expert-QA, a comprehensive multimodal dataset for evaluating diagnostic capabilities in electrocardiogram (ECG) interpretation. It combines real-world clinical ECG data with systematically generated synthetic cases, covering 12 essential diagnostic tasks and totaling 47,211 expert-validated QA pairs. These encompass diverse clinical scenarios, from basic rhythm recognition to complex diagnoses involving rare conditions and temporal changes. A key innovation is the support for multi-turn dialogues, enabling the development of conversational medical AI systems that emulate clinician-patient or interprofessional interactions. This allows for more realistic assessment of AI models' clinical reasoning, diagnostic accuracy, and knowledge integration. Constructed through a knowledge-guided framework with strict quality control, ECG-Expert-QA ensures linguistic and clinical consistency, making it a high-quality resource for advancing AI-assisted ECG interpretation. It challenges models with tasks like identifying subtle ischemic changes and interpreting complex arrhythmias in context-rich scenarios. To promote research transparency and collaboration, the dataset, accompanying code, and prompts are publicly released at https://github.com/Zaozzz/ECG-Expert-QA
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)の解釈における診断能力を評価するための総合的マルチモーダルデータセットECG-Expert-QAを提案する。 実際の臨床ECGデータと体系的に生成された合成ケースを組み合わせ、12の必須診断タスクをカバーし、47,211人の専門家によるQAペアを集計する。 これらは、基本的なリズム認識から、稀な状態や時間的変化を含む複雑な診断まで、さまざまな臨床シナリオを含んでいる。 重要なイノベーションはマルチターン対話のサポートであり、臨床医と患者または専門家間の相互作用をエミュレートする会話型医療AIシステムの開発を可能にする。 これにより、AIモデルの臨床的推論、診断精度、知識統合をより現実的に評価することができる。 厳格な品質管理を備えた知識誘導フレームワークを通じて構築されたECG-Expert-QAは、言語的および臨床的整合性を確保し、AI支援ECG解釈を促進するための高品質なリソースとなる。 微妙な虚血変化の特定や、コンテキストリッチなシナリオにおける複雑な不整脈の解釈といったタスクでモデルに挑戦する。 研究の透明性とコラボレーションを促進するため、データセット、付随するコード、プロンプトはhttps://github.com/Zaozzz/ECG-Expert-QAで公開されている。

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