論文の概要: MedInsightBench: Evaluating Medical Analytics Agents Through Multi-Step Insight Discovery in Multimodal Medical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13297v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 13:10:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.670855
• Title: MedInsightBench: Evaluating Medical Analytics Agents Through Multi-Step Insight Discovery in Multimodal Medical Data
• Title（参考訳）: MedInsightBench:マルチステップインサイトディスカバリによる医療分析エージェントの評価
• Authors: Zhenghao Zhu, Chuxue Cao, Sirui Han, Yuanfeng Song, Xing Chen, Caleb Chen Cao, Yike Guo,
• Abstract要約: MedInsightBenchは、332の慎重に治療された医療事例を含む最初のベンチマークである。 このベンチマークは、マルチモーダル医療画像データを解析するためのLMMとエージェントフレームワークの能力を評価することを目的としている。 医療データ分析のための自動エージェントフレームワークであるMedInsightAgentは,Visual Root Finder,Analytical Insight Agent,Follow-up Question Composerの3つのモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.32506427154769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical data analysis, extracting deep insights from complex, multi-modal datasets is essential for improving patient care, increasing diagnostic accuracy, and optimizing healthcare operations. However, there is currently a lack of high-quality datasets specifically designed to evaluate the ability of large multi-modal models (LMMs) to discover medical insights. In this paper, we introduce MedInsightBench, the first benchmark that comprises 332 carefully curated medical cases, each annotated with thoughtfully designed insights. This benchmark is intended to evaluate the ability of LMMs and agent frameworks to analyze multi-modal medical image data, including posing relevant questions, interpreting complex findings, and synthesizing actionable insights and recommendations. Our analysis indicates that existing LMMs exhibit limited performance on MedInsightBench, which is primarily attributed to their challenges in extracting multi-step, deep insights and the absence of medical expertise. Therefore, we propose MedInsightAgent, an automated agent framework for medical data analysis, composed of three modules: Visual Root Finder, Analytical Insight Agent, and Follow-up Question Composer. Experiments on MedInsightBench highlight pervasive challenges and demonstrate that MedInsightAgent can improve the performance of general LMMs in medical data insight discovery.
• Abstract（参考訳）: 医療データ分析において、複雑なマルチモーダルデータセットから深い洞察を抽出することは、患者のケアの改善、診断精度の向上、医療運用の最適化に不可欠である。 しかし、医学的洞察を発見するための大規模マルチモーダルモデル(LMM)の能力を評価するために特別に設計された高品質なデータセットが現在不足している。 本稿では,332の慎重に治療された医療事例をまとめた最初のベンチマークであるMedInsightBenchを紹介する。 このベンチマークは、関連する質問のポーズ、複雑な発見の解釈、実行可能な洞察とレコメンデーションの合成を含む、マルチモーダルな医療画像データを分析するためのLMMとエージェントフレームワークの能力を評価することを目的としている。 分析の結果,既存のLMMはMedInsightBenchに限られた性能を示しており,これは多段階,深い洞察の抽出と医学的専門知識の欠如に起因していると考えられる。 そこで我々は,医療データ分析のための自動エージェントフレームワークであるMedInsightAgentを,Visual Root Finder,Analytical Insight Agent,Follow-up Question Composerの3つのモジュールで構成する。 MedInsightBenchの実験は、広く普及している課題を強調し、MedInsightAgentが医学データ洞察発見における一般LMMの性能を向上させることを実証している。

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