MedBenchAgent：医疗 VLM 基准构建的系统化自动化
原文标题：MedBenchAgent: Towards Systematic Automation of Medical VLM Benchmark Construction
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论文提出 MedBenchAgent 多智能体框架，将医疗视觉语言模型基准构建形式化为约束编译，通过基准中间表示（BIR）编码任务定义、证据映射与评估协议。该方法在任务空间 F1 上达 90.9%，1000 条抽样中 994 条通过人工审核，并评测了十二个 VLM。
- 问题
- 医疗视觉语言模型基准的构建规范本身难以自动化推导。
- 方法
- 提出 MedBenchAgent 多智能体框架，将基准构建形式化为约束编译，用基准中间表示 BIR 编码任务定义、证据映射与评估协议。
- 结果
- 任务空间 F1 达 90.9%，高于直接任务归纳的 79.2-80.0% 与先验引导归纳的 85.1%；1000 条抽样中 994 条通过人工审核。
- 影响
- 把医疗 VLM 评测从人工写题变成可编译流程，降低基准构建成本并提升可复现性。
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MedBenchAgent把医疗VLM基准构建形式化为约束编译，任务空间F1达90.9%，千条抽样994条过审
- •核心转变：不只自动生成评测题，而是自动推导基准规范本身——评什么、哪些标注支撑任务、如何转成可靠题目
- •用基准中间表示BIR编码任务定义、证据映射、评估协议与题目规范，并分离规划与实例化两阶段
- •任务空间F1 90.9%，高于直接任务归纳的79.2-80.0%与先验引导归纳的85.1%
- •1000条抽样中994条通过人工审核，并额外验证了向专科医疗领域的可移植性，共评测十二个VLM
为什么重要：医疗基准构建长期依赖专家人工设计，若规范推导可自动化且过审率达99.4%，将显著降低专科评测集的构建成本与周期。
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