医学 AI

Automated Report-Derived Oncology VQA Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on 3D Medical Imaging

自动化报告驱动的肿瘤学VQA基准：用于评估3D医学影像上的视觉-语言模型

Bo Liu, Hanxue Gu, Xiangru Li, Zheren Zhu, Jacob Ellison, Kang Wang, Janine M. Lupo, Yang Yang, Hui Lin

机构 * UCSF–UC Berkeley Joint Graduate Program in Bioengineering（UCSF-伯克利生物工程联合研究生项目） ； Department of Radiology, UCSF（UCSF放射科） ； Department of Radiation Oncology, UCSF（UCSF放射肿瘤科） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：CT(abstract,abstract_cn)；medical image(abstract)；radiology(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一个自动化管道，从私有放射学报告和3D肿瘤影像生成多选VQA数据集，构建无污染基准，评估六种视觉-语言模型，发现视觉依赖因数据集而异。

Does Language Shift Break Medical Vision-Language Models? Indonesian Radiology Visual Question Answering Case Study

语言转换会破坏医学视觉语言模型吗？印度尼西亚放射学视觉问答案例研究

Pieter Christy Yan Yudhistira, Dzaki Rafif Malik, Novanto Yudistira

机构 * Intelligent System Laboratory, Faculty of Computer Science Brawijaya University（智能系统实验室，计算机科学学院布拉维亚大学） 纠错

专题命中 医疗多模态 ：radiology(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究通过构建印尼语放射学VQA数据集IndoRad-VQA，评估医学视觉语言模型在非英语临床语言下的鲁棒性，发现英语与印尼语设置间存在8-25%的性能差距，表明需要更包容的多语言评估。

Comments accepted to MMFM-BIOMED Workshop @ CVPR 2026