論文の概要: Dental-TriageBench: Benchmarking Multimodal Reasoning for Hierarchical Dental Triage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13060v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 07:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.647263
• Title: Dental-TriageBench: Benchmarking Multimodal Reasoning for Hierarchical Dental Triage
• Title（参考訳）: 歯科用トリアージベンチ : 階層型歯科トリアージにおけるマルチモーダル推論のベンチマーク
• Authors: Ziyi He, Yushi Feng, Shuangyu Yang, Yinghao Zhu, Xichen Zhang, Pak Chuen Patrick Tai, Hei Yuet Lo, Songying Wu, Weifa Yang, Lequan Yu,
• Abstract要約: 理学療法を駆使した歯科用トリアージベンチマークとして,初となる歯科用トリアージベンチについて紹介する。 専門家が承認した黄金の推論軌跡に注釈を付けた未確認ケースが246件含まれている。 歯科医師3名に対して, プロプライエタリ, オープンソース, 医療ドメインMLLM19名を対象にベンチマークを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.215180861560558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dental triage is a safety-critical clinical routing task that requires integrating multimodal clinical information (e.g., patient complaints and radiographic evidence) to determine complete referral plans. We present Dental-TriageBench, the first expert-annotated benchmark for reasoning-driven multimodal dental triage. Built from authentic outpatient workflows, it contains 246 de-identified cases annotated with expert-authored golden reasoning trajectories, together with hierarchical triage labels. We benchmark 19 proprietary, open-source, and medical-domain MLLMs against three junior dentists serving as the human baseline, and find a substantial human--model gap, on fine-grained treatment-level triage. Further analyses show that accurate triage requires both complaint and OPG information, and that model errors concentrate on cases with multiple referral domains, where MLLMs tend to produce overly narrow referral sets and omission-heavy errors. Dental-TriageBench provides a realistic testbed for developing multimodal clinical AI systems that are more clinically grounded, coverage-aware, and safer for downstream care.
• Abstract（参考訳）: 歯科トリアージ(英: Dental triage)は、患者の苦情やX線学的証拠など、マルチモーダルな臨床情報を統合することで、完全なレファレンス計画を決定する安全クリティカルな臨床ルーティングタスクである。 理学療法を駆使したマルチモーダルデンタルトリアージのための最初のエキスパートアノテートベンチマークであるDate-TriageBenchについて紹介する。 本物の外来のワークフローから構築され、専門家が承認した黄金の推論軌跡に注釈を付けた246件の未確認ケースと、階層的なトリアージラベルを含んでいる。 人体ベースラインとして機能する若年者歯科医師3名に対して, プロプライエタリ, オープンソース, 医療ドメインMLLM19例をベンチマークし, きめ細かい治療レベルトリアージに基づいて, 有意な人-モデルギャップを見いだした。 さらに分析したところ、正確なトリアージには苦情情報とOPG情報の両方が必要であり、モデルエラーは複数の参照ドメインを持つケースに集中しており、MLLMは過度に狭い参照セットと省略重大なエラーを生じる傾向にある。 Dental-TriageBenchはマルチモーダルな臨床AIシステムを開発するための現実的なテストベッドを提供する。

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