論文の概要: Benchmarking the Thinking Mode of Multimodal Large Language Models in Clinical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03328v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 09:47:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.399634
• Title: Benchmarking the Thinking Mode of Multimodal Large Language Models in Clinical Tasks
• Title（参考訳）: 臨床における多モーダル大言語モデルの思考様式のベンチマーク
• Authors: Jindong Hong, Tianjie Chen, Lingjie Luo, Chuanyang Zheng, Ting Xu, Haibao Yu, Jianing Qiu, Qianzhong Chen, Suning Huang, Yan Xu, Yong Gui, Yijun He, Jiankai Sun,
• Abstract要約: Seed1.5-VLとGemini-2.5-Flashの2つのMLLMを医療応用として評価した。 VQA-RADとROCOv2データセットを用いて,4つの視覚的医療課題における評価を行った。 その結果, 思考モードの活性化による改善は, 作業の大部分において, 標準の非思考モードに比べ, 限界を保っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.64292736946726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A recent advancement in Multimodal Large Language Models (MLLMs) research is the emergence of "reasoning MLLMs" that offer explicit control over their internal thinking processes (normally referred as the "thinking mode") alongside the standard "non-thinking mode". This capability allows these models to engage in a step-by-step process of internal deliberation before generating a final response. With the rapid transition to and adoption of these "dual-state" MLLMs, this work rigorously evaluated how the enhanced reasoning processes of these MLLMs impact model performance and reliability in clinical tasks. This paper evaluates the active "thinking mode" capabilities of two leading MLLMs, Seed1.5-VL and Gemini-2.5-Flash, for medical applications. We assessed their performance on four visual medical tasks using VQA-RAD and ROCOv2 datasets. Our findings reveal that the improvement from activating the thinking mode remains marginal compared to the standard non-thinking mode for the majority of the tasks. Their performance on complex medical tasks such as open-ended VQA and medical image interpretation remains suboptimal, highlighting the need for domain-specific medical data and more advanced methods for medical knowledge integration.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)研究の最近の進歩は、標準の「非思考モード」とともに、内部思考プロセス(通常「思考モード」と呼ばれる)を明示的に制御する「推論MLLM」の出現である。 この能力により、最終的な応答を生成する前に、これらのモデルが内部の熟考のステップバイステップのプロセスに参加することができる。 これらの「二重状態」MLLMの急速な移行と導入により、これらのMLLMの強化された推論プロセスが臨床的タスクにおけるモデルの性能と信頼性にどのように影響するかを厳格に評価した。 本稿では,医療用MLLMであるSeed1.5-VLとGemini-2.5-Flashのアクティブな「思考モード」機能について検討する。 VQA-RADとROCOv2データセットを用いて,4つの視覚的医療課題における評価を行った。 その結果, 思考モードの活性化による改善は, 作業の大部分において, 標準の非思考モードに比べ, 限界を保っていることが明らかとなった。 オープンエンドVQAや医用画像解釈といった複雑な医療タスクにおけるパフォーマンスは、ドメイン固有の医療データや、より高度な医療知識統合手法の必要性を浮き彫りにしている。

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