論文の概要: MedXIAOHE: A Comprehensive Recipe for Building Medical MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12705v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 08:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.888659
• Title: MedXIAOHE: A Comprehensive Recipe for Building Medical MLLMs
• Title（参考訳）: MedXIAOHE:医療MLLM構築のための総合的なレシピ
• Abstract要約: MedXIAOHEは、医学的理解と推論を現実の臨床に応用するために設計された医療ビジョン言語基盤モデルである。 異種医療コーパスを組織し,知識範囲を広げるエンティティ対応型継続事前学習フレームワークを提案する。 医療専門家レベルの推論と相互作用のために、MedXIAOHEは強化学習とツール強化エージェントトレーニングを通じて様々な医学的推論パターンを取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.189398460029008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MedXIAOHE, a medical vision-language foundation model designed to advance general-purpose medical understanding and reasoning in real-world clinical applications. MedXIAOHE achieves state-of-the-art performance across diverse medical benchmarks and surpasses leading closed-source multimodal systems on multiple capabilities. To achieve this, we propose an entity-aware continual pretraining framework that organizes heterogeneous medical corpora to broaden knowledge coverage and reduce long-tail gaps (e.g., rare diseases). For medical expert-level reasoning and interaction, MedXIAOHE incorporates diverse medical reasoning patterns via reinforcement learning and tool-augmented agentic training, enabling multi-step diagnostic reasoning with verifiable decision traces. To improve reliability in real-world use, MedXIAOHE integrates user-preference rubrics, evidence-grounded reasoning, and low-hallucination long-form report generation, with improved adherence to medical instructions. We release this report to document our practical design choices, scaling insights, and evaluation framework, hoping to inspire further research.
• Abstract（参考訳）: MedXIAOHEは、医用ビジョン言語基礎モデルであり、現実の臨床応用における汎用的な医学的理解と推論を促進するために設計されている。 MedXIAOHEは様々な医療ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、複数の機能で主要なクローズドソースマルチモーダルシステムを上回っている。 これを実現するために,異種医療コーパスを組織し,知識範囲を広げ,長期のギャップ(まれな疾患など)を減らすためのエンティティ対応型継続事前訓練フレームワークを提案する。 医療専門家レベルの推論と相互作用のために、MedXIAOHEは強化学習とツール強化されたエージェントトレーニングを通じて様々な医学的推論パターンを取り入れ、検証可能な意思決定トレースによる多段階の診断的推論を可能にする。 MedXIAOHEは、実際の使用の信頼性を向上させるため、医療指導の順応性を改善した、ユーザ推奨のルーブリック、エビデンスに基づく推論、低ハロシン化のロングフォームレポート生成を統合している。 我々はこのレポートを公開し、我々の実践的な設計選択、スケールインサイト、評価フレームワークを文書化し、さらなる研究を促したいと考えています。

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