OmniMedVQA数据集是由香港大学与上海人工智能实验室联合推出的一个专注于医疗领域的大型视觉问答(VQA)评测数据集。该数据集包含118,010种不同图片，拥有12种不同模态，涉及超过20个人体不同的器官、部位。OmniMedVQA以73个不同分类数据集为基础，拓展出了多种QA模版，基于这些QA对进行采样，得到了12,7995个不同的VQA条目。为了拓展OmniMedVQA数据集的多样性，研究人员通过GPT-4对QA模版进行复写。同时，为了便于评测，让GPT-4为每个条目配置错误答案，将其构造成选择题的形式，通过这种方式，在确保语义不变的前提下，使不同VQA条目的问答形式更多样。该数据集旨在为医学多模态大模型的发展提供评测基准。
详情请参见五号雷达：https://www.5radar.com/dataset?id=ecaea4b5e083d627f30a0568e2053cb6
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