慕尼黑工业大学本次发布的数据集DDX-TRACE，DDX-TRACE是由慕尼黑工业大学等机构联合构建的多模态神经放射学诊断轨迹基准数据集，旨在评估模型在隐藏证据下的序列化诊断决策能力。该数据集包含211个精心筛选的神经放射学病例，涵盖785个可请求的影像检查单元和1609幅图像，数据源自EuroRad教学病例并经过临床专家标准化标注。数据集通过限定初始临床信息、自由形式影像请求和概率性鉴别诊断更新机制，模拟真实临床工作流程。该基准主要应用于评估医疗AI模型的证据获取规划、影像解读和不确定性推理能力，以解决传统终点式评估无法检测的临床决策轨迹质量问题。
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