장기 의료 멀티모달 데이터 과학을 위한 장기 시각화 코딩_AGENT
클리니컬 데이터 사이언스 에이전트는 다차원 longitudinal 기록을 분석할 수 있는 신뢰할 수 있는 결과로 변환해야 하지만, 기존 벤치마크들은 주로 의료 질의응답, 구조화된 표 정리, 또는 일반 과학 데이터베이스만 다루고 있다. 우리는 CLINLENS라는 새로운 벤치마크를 소개한다. CLINLENS는 구조화된 전자 의료 기록, 의사소통 기록, 전기 심장 그래프, 흉부 방사선 사진, 그리고 초음파 심장 그래프를 포함하는 5개의 연결된 MIMIC 데이터를 기반으로 200개의 실행 가능한 작업을 제공한다. CLINLENS의 4 x 5 분류 체계는 4개의 환자-시간 범위와 5개의 분석 가능성을 제공한다. 프로그램-첫 번째 역합성 pairs 각 한정된 반구조화된 패키지를 분석자-개인 참조 워크플로우와 함께 제공하고, 필요한 artifact, 집단 및 시간적 의미, 그리고 최종 결과를 체크한다. 126개의 고정된 작업 세트에서, 24개의 표준화된 모델-스캐폴드 구성 중 가장 강력한 것은 56.3%의 scope-macro STRICTPASS를 달성했지만, 100%의 EXECSUCCESS를 달성했다. 참고로, 별도로 구성된 코딩 에이전트는 83개의 126개의 작업을 성공적으로 해결했으며, GPT-4o-mini를 적응시킨 5개의 생물정보학 시스템은 2.9%의 scope-macro STRICTPASS를 달성했지만, 이 결과는 실행 가능한 제출과 올바른 의료 분석 사이에 큰 격차를 드러내고 있다.
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