論文の概要: ReXInTheWild: A Unified Benchmark for Medical Photograph Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19517v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 22:54:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.914412
- Title: ReXInTheWild: A Unified Benchmark for Medical Photograph Understanding
- Title（参考訳）: ReXInTheWild:医学写真理解のための統一ベンチマーク
- Authors: Oishi Banerjee, Sung Eun Kim, Alexandra N. Willauer, Julius M. Kernbach, Abeer Rihan Alomaish, Reema Abdulwahab S. Alghamdi, Hassan Rayhan Alomaish, Mohammed Baharoon, Xiaoman Zhang, Julian Nicolas Acosta, Christine Zhou, Pranav Rajpurkar,
- Abstract要約: ReXInTheWildは,7つの臨床トピックにまたがる,955のクリニカル認定多重選択質問のベンチマークである。
Gemini-3の精度は78%、Claude Opus 4.5 (72%) と GPT-5 (68%) が続く。
体系的エラー解析はまた、低レベルの幾何学的誤りから高レベルの推論失敗まで、一般的なエラーの4つのカテゴリを明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.868464991344354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Everyday photographs taken with ordinary cameras are already widely used in telemedicine and other online health conversations, yet no comprehensive benchmark evaluates whether vision-language models can interpret their medical content. Analyzing these images requires both fine-grained natural image understanding and domain-specific medical reasoning, a combination that challenges both general-purpose and specialized models. We introduce ReXInTheWild, a benchmark of 955 clinician-verified multiple-choice questions spanning seven clinical topics across 484 photographs sourced from the biomedical literature. When evaluated on ReXInTheWild, leading multimodal large language models show substantial performance variation: Gemini-3 achieves 78% accuracy, followed by Claude Opus 4.5 (72%) and GPT-5 (68%), while the medical specialist model MedGemma reaches only 37%. A systematic error analysis also reveals four categories of common errors, ranging from low-level geometric errors to high-level reasoning failures and requiring different mitigation strategies. ReXInTheWild provides a challenging, clinically grounded benchmark at the intersection of natural image understanding and medical reasoning. The dataset is available on HuggingFace.
- Abstract（参考訳）: 通常のカメラで撮影される写真は、すでに遠隔医療やその他のオンライン健康会話で広く使われているが、視覚言語モデルが医療コンテンツを解釈できるかどうかを総合的に評価するベンチマークは行われていない。
これらの画像を分析するには、詳細な自然画像理解とドメイン固有の医学的推論の両方が必要である。
今回紹介するReXInTheWildは, バイオメディカル文献から得られた484枚の写真から, 7つの臨床トピックにまたがる, 955 のクリニカル認定多重選択質問のベンチマークである。
Gemini-3は精度が78%、Claude Opus 4.5 (72%) と GPT-5 (68%) が続く一方、医療専門家モデルのMedGemmaはわずか37%である。
体系的エラー解析はまた、低レベルの幾何学的誤りから高レベルの推論失敗、異なる緩和戦略を必要とする4つの共通エラーのカテゴリも明らかにしている。
ReXInTheWildは、自然画像の理解と医学的推論の交差点で、難しい、臨床的に根拠のあるベンチマークを提供する。
データセットはHuggingFaceで入手できる。
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