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GMAI-MMBench 是一个为推动通用医疗人工智能领域发展而设计的多模态评估基准，由来自上海人工智能实验室、华盛顿大学、莫纳什大学、华东师范大学、剑桥大学、上海交通大学、香港中文大学（深圳）、深圳市大数据研究院和中国科学院深圳先进技术研究院 9 个机构于 2024 年联合推出，相关论文成果为「GMAI-MMBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark Towards General Medical AI」。它通过提供全面和细致的评估，帮助研究者和开发者深入了解大型视觉语言模型 (LVLMs) 在医疗领域的应用效果，并识别技术短板。这个基准测试覆盖了广泛的数据集，包含 284 个不同来源的数据集，涉及 38 种医学图像模态和 18 个临床相关任务，覆盖了 18 个不同的医学部门，并在 4 种不同的感知粒度上进行了评估，从而从多个维度对 LVLMs 的性能进行考量。 GMAI-MMBench 的一个显著特点是其对多感知粒度的评估，它不仅关注于图像整体级别的评估，还深入到区域级别，提供了更为细致和全面的评估视角。此外，由于数据集主要来源于医院并由专业医生进行标注，GMAI-MMBench 的评估任务更贴近真实的临床场景，具有高度的临床相关性。这种相关性使得基准测试的结果对于实际医疗应用具有指导意义。 GMAI-MMBench 还允许用户自定义评估任务，通过实现词汇树结构，用户可以根据自己的需求来定义评估任务，这为医学 AI 研究和应用提供了灵活性。研究团队通过评估 50 个 LVLMs，包括一些先进的 GPT-4o 模型，发现即使是最先进的模型在处理医疗专业问题上也仅达到了 52% 的准确率，这表明当前的 LVLMs 在医疗领域的应用上还有很大的提升空间。 GMAI-MMBench 的开发为评估和提升 LVLMs 在医疗领域的应用提供了宝贵的资源，同时也揭示了当前技术面临的挑战，为未来的研究指明了方向。
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