Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark

論文の概要: 3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13861v3
Date: Sat, 01 Nov 2025 13:05:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-04 16:14:21.959799
Title: 3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark
Title（参考訳）: 3MDBench: 医療用マルチモーダルマルチエージェント対話ベンチマーク
Authors: Ivan Sviridov, Amina Miftakhova, Artemiy Tereshchenko, Galina Zubkova, Pavel Blinov, Andrey Savchenko,
Abstract要約: 3MDBenchは、LVLM駆動の遠隔医療相談をシミュレートし評価するためのオープンソースのフレームワークである。内部推論によるマルチモーダル対話は、非対話設定よりもF1スコアが6.5%向上する。診断畳み込みニューラルネットワークからLVLMのコンテキストに予測を注入すると、F1は最大20%向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3011663397108078
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Though Large Vision-Language Models (LVLMs) are being actively explored in medicine, their ability to conduct complex real-world telemedicine consultations combining accurate diagnosis with professional dialogue remains underexplored. This paper presents 3MDBench (Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark), an open-source framework for simulating and evaluating LVLM-driven telemedical consultations. 3MDBench simulates patient variability through temperament-based Patient Agent and evaluates diagnostic accuracy and dialogue quality via Assessor Agent. It includes 2996 cases across 34 diagnoses from real-world telemedicine interactions, combining textual and image-based data. The experimental study compares diagnostic strategies for widely used open and closed-source LVLMs. We demonstrate that multimodal dialogue with internal reasoning improves F1 score by 6.5% over non-dialogue settings, highlighting the importance of context-aware, information-seeking questioning. Moreover, injecting predictions from a diagnostic convolutional neural network into the LVLM's context boosts F1 by up to 20%. Source code is available at https://github.com/univanxx/3mdbench.
Abstract（参考訳）: 医療分野ではLVLM(Large Vision-Language Models)が積極的に研究されているが、専門的対話と正確な診断を組み合わせた複雑な実世界の遠隔医療相談を行う能力はいまだ検討されていない。本稿では3MDBench(Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark)について述べる。 3MDBenchは, 体温に基づく患者エージェントを用いて患者の変動をシミュレートし, Assessor Agentを介して診断精度と対話品質を評価する。実世界の遠隔医療の対話から34の診断を巡って2996件の症例が含まれており、テキストと画像に基づくデータを組み合わせている。実験では,広く利用されているオープンソースLVLMの診断戦略を比較した。内部推論を用いたマルチモーダル対話では,非対話設定よりもF1スコアが6.5%向上し,文脈認識,情報検索の重要性が強調された。さらに、診断畳み込みニューラルネットワークからLVLMのコンテキストに予測を注入することで、F1を最大20%向上させる。ソースコードはhttps://github.com/univanxx/3mdbench.comで入手できる。

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