論文の概要: Medical-Checklist: Assessing the Comprehension of Medical Images by Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21998v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 05:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 20:58:57.054394
• Title: Medical-Checklist: Assessing the Comprehension of Medical Images by Multimodal Models
• Title（参考訳）: 医用チェックリスト:マルチモーダルモデルによる医用画像の包括的理解の評価
• Authors: Bannapol Limanond, Masanori Suganuma, Takayuki Okatani,
• Abstract要約: 本稿では,医療マルチモーダルモデルを評価するためのベンチマークテストであるMedical-Checklistを紹介する。 Medical-Checklistは、データの潜在的なバイアスを低減し、アウト・オブ・ディストリビューション入力を処理するモデルの能力の評価を可能にするように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.378998273860171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new benchmark test, Medical-Checklist, for assessing medical multimodal models. The recent advancements in multimodal models have demonstrated significant potential in the field of medical vision-language tasks. However, it is becoming increasingly clear that evaluating these models' performance, whether they are applied to natural or medical images, is challenging. The critical question is whether the models can accurately understand an input image while associating it with relevant input text. To address this, Medical-Checklist imposes a binary test on the models: they are given an image and two captions, where one is correct and the other incorrect, and the model must select the correct one. The incorrect caption contains a single medical concept (word or phrase) that is inaccurately substituted from the correct caption. Although the task is simple, this simplicity enables the unified assessment of diverse multimodal models designed and learned on different principles. It also enables us to verify whether models correctly understand a wide range of medical concepts across various medical sub-domains. Medical-Checklist is designed to reduce potential biases in data and to enable evaluation of the models' ability to handle out-of-distribution inputs, which were difficult in existing datasets. When evaluating four state-of-the-art medical multimodal models with Medical-Checklist, it was revealed that despite their excellent performance in specific tasks such as Med-VQA, they may not correctly understand images, suggesting a long journey ahead for clinical application. The dataset and code will be made public upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療マルチモーダルモデルを評価するためのベンチマークテストであるMedical-Checklistを紹介する。 近年のマルチモーダルモデルの発展は、医療ビジョン言語タスクの分野で大きな可能性を秘めている。 しかし, これらのモデルの性能評価は, 自然画像にも医療画像にも当てはまるものの, 困難が増している。 重要な問題は、モデルが関連する入力テキストに関連付けながら、入力イメージを正確に理解できるかどうかである。 これに対処するため、Medical-Checklistはモデルに対してバイナリテストを実施する。イメージと2つのキャプションが与えられ、一方が正しく、もう一方が間違っていて、モデルが正しいものを選択する必要がある。 不正確なキャプションは、正しいキャプションから不正確に置換された単一の医療概念(単語またはフレーズ)を含む。 このタスクは単純だが、このシンプルさは様々な原則に基づいて設計、学習された多様なマルチモーダルモデルの統一的な評価を可能にする。 また,様々なサブドメインにまたがる幅広い医療概念を,モデルが正しく理解しているかどうかを検証できる。 Medical-Checklistは、データの潜在的なバイアスを低減し、既存のデータセットでは困難であった配布外入力を処理するモデルの能力の評価を可能にするように設計されている。 Med-VQAのような特定のタスクにおける優れた性能にもかかわらず、画像の正確な理解が得られず、臨床応用への長い道のりが示唆された。 データセットとコードは受理時に公開される。

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