浙江大学发布M3CoTBench数据集,应用在医学影像、临床推理领域

浙江大学本次发布的数据集M3CoTBench,M3CoTBench是由浙江大学等机构联合构建的医学多模态思维链评测基准，涵盖24种影像检查类型和13种临床推理任务。该数据集包含1,079组经专家校准的医学图像-QA对，数据源自55个公共医学数据集并通过Biomed-CLIP特征筛选确保典型性。其创新性在于采用GPT-4o生成推理驱动型问题，并通过三阶段人工-AI协同校准流程保证质量，标注过程严格遵循临床诊断的假设-验证认知模型。该数据集旨在评估多模态大模型在医学影像理解中的可解释推理能力，推动医疗AI系统实现透明、可信的诊断决策。

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