論文の概要: MyoCardBench: A Real-World Data Benchmark for Evaluating Large Language Models in Clinically Authentic Cardiovascular Care Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.25186v1
• Date: Tue, 28 Jul 2026 01:39:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.674769
• Title: MyoCardBench: A Real-World Data Benchmark for Evaluating Large Language Models in Clinically Authentic Cardiovascular Care Scenarios
• Title（参考訳）: myoCardBench: 重症心血管疾患における大規模言語モデルの評価のためのリアルタイムデータベンチマーク
• Abstract要約: myoCardBenchは、心臓血管ケア連続体にまたがる現実世界のベンチマークである。 MyoCardBenchには、13のタスク固有のデータセットから2,263項目が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.549430731768847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Most medical large language model (LLM) benchmarks focus on examination knowledge or isolated tasks and may not reflect the longitudinal, multimodal, and safety-critical workflow of cardiovascular care. Objective: To develop MyoCardBench, a real-world benchmark spanning the cardiovascular care continuum, and assess LLM performance across clinical dimensions and specialist tasks. Methods: MyoCardBench includes 2,263 items from 13 task-specific datasets derived from de-identified cardiovascular records and examination data. Sixteen cardiology physicians conducted annotation and reference construction, followed by cross-review from two senior cardiologists. Seven LLMs generated 15,841 outputs under standardized zero-shot settings. Open-ended tasks were evaluated using key-point coverage and holistic clinical quality, while CardioEthics was scored by accuracy. Results: GPT-5.4 achieved the highest macro-average (62.55) and item-weighted mean (62.19), followed by Gemini 3.1 Pro (59.95) and Qwen 3.6 27B (59.72). GPT-5.4 ranked first in all three dimensions. CardioAuxReport performed best (86.38), whereas CardioECGRead (17.25) and CardioEthics (17.34) were lowest. The largest gaps between holistic clinical quality and key-point coverage occurred in CardioComm (52.71), CardioEmergRescue (52.05), and CardioTreatPlan (48.80). Conclusions: To our knowledge, MyoCardBench is the largest real-world, multi-task benchmark for LLM evaluation across the cardiovascular care continuum and offers the broadest coverage of clinically authentic cardiology scenarios reported to date. It provides a rigorous framework for identifying model strengths, clinically important omissions, and priorities for future development.
• Abstract（参考訳）: 背景:ほとんどの医学的大規模言語モデル(LLM)ベンチマークは、検査知識や孤立したタスクに焦点を当てており、心臓血管ケアの経時的、多モーダル、安全クリティカルなワークフローを反映していない可能性がある。 目的:MyoCardBenchは、心臓血管ケア連続体にまたがる実世界のベンチマークであり、臨床次元や専門的なタスクにまたがるLCMのパフォーマンスを評価する。 方法:MyoCardBenchは、未同定の心臓血管記録と検査データから得られた13のタスク固有のデータセットから2,263項目を抽出する。 16人の心臓科医が注釈と基準構築を行い、続いて2人のシニア心臓科医の相互レビューを行った。 7つのLCMは標準のゼロショット設定で15,841の出力を生成した。 オープンエンドタスクは、キーポイントカバレッジと全体的臨床品質を用いて評価され、CardioEthicsは精度で評価された。 結果: GPT-5.4 は最高マクロ平均 (62.55) とアイテム重み付き平均 (62.19) を達成し、続いて Gemini 3.1 Pro (59.95) と Qwen 3.6 27B (59.72) を達成した。 GPT-5.4は全3次元で1位となった。 CardioAuxReportは86.38、CardioECGReadは17.25、CardioEthicsは17.34だった。 CardioComm (52.71)、CardioEmergRescue (52.05)、CardioTreatPlan (48.80)において、総合的な臨床的品質とキーポイントカバレッジの最大のギャップが生じた。 結論】MyoCardBenchは,心臓血管ケア連続体全体にわたるLCM評価のための,世界最大かつマルチタスクのベンチマークであり,これまでに報告された臨床診断のシナリオを最も広範囲にカバーしている。 モデル長所、臨床的に重要な省略点、将来の開発のための優先順位を特定するための厳格なフレームワークを提供する。

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