論文の概要: MEDSYN: Benchmarking Multi-EviDence SYNthesis in Complex Clinical Cases for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21950v1
• Date: Wed, 25 Feb 2026 14:33:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-26 18:19:16.862265
• Title: MEDSYN: Benchmarking Multi-EviDence SYNthesis in Complex Clinical Cases for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MEDSYN:マルチモーダル大言語モデルの臨床症例におけるマルチエビデンスシンセシスのベンチマーク
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は医学的応用において大きな可能性を示しているが、既存のベンチマークでは現実の臨床的複雑さを正しく捉えていない。 MEDSYN(MEDSYN)は,高度に複雑な臨床症例の多言語的マルチモーダル・ベンチマークであり,最大7種類の視覚的臨床証拠(CE)がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.133306478314452
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have shown great potential in medical applications, yet existing benchmarks inadequately capture real-world clinical complexity. We introduce MEDSYN, a multilingual, multimodal benchmark of highly complex clinical cases with up to 7 distinct visual clinical evidence (CE) types per case. Mirroring clinical workflow, we evaluate 18 MLLMs on differential diagnosis (DDx) generation and final diagnosis (FDx) selection. While top models often match or even outperform human experts on DDx generation, all MLLMs exhibit a much larger DDx--FDx performance gap compared to expert clinicians, indicating a failure mode in synthesis of heterogeneous CE types. Ablations attribute this failure to (i) overreliance on less discriminative textual CE ($\it{e.g.}$, medical history) and (ii) a cross-modal CE utilization gap. We introduce Evidence Sensitivity to quantify the latter and show that a smaller gap correlates with higher diagnostic accuracy. Finally, we demonstrate how it can be used to guide interventions to improve model performance. We will open-source our benchmark and code.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は医学的応用において大きな可能性を示しているが、既存のベンチマークでは現実の臨床的複雑さを正しく捉えていない。 MEDSYN(MEDSYN)は,高度に複雑な臨床症例の多言語的マルチモーダル・ベンチマークであり,最大7種類の視覚的臨床証拠(CE)がある。 臨床ワークフローを反映して,鑑別診断(DDx)と最終診断(FDx)の18種類のMLLMを評価した。 上位モデルはしばしばDDx生成においてヒトの専門家と一致または成績が良く、全てのMLLMは専門医に比べてDDx-FDxパフォーマンスの差が大きい。 アブレーションはこの失敗が原因である (i)差別の少ないテキストCE(\it{e g }$, medical history)及び過信 (ii)クロスモーダルCE利用ギャップ。 後者を定量化するためにEvidence Sensitivityを導入し、より小さなギャップが高い診断精度と相関していることを示す。 最後に、モデルパフォーマンスを改善するために介入をガイドするためにどのように使用できるかを示す。 ベンチマークとコードをオープンソースにします。

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