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English(EN) Holtercare-Bench: A Multimodal Benchmark for Evaluating Long-Term Dynamic ECG Analysis

新基准Holtercare-Bench评估MLLMs在长期心电图分析方面的能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出Holtercare-Bench，这是一个新的多模态基准，旨在评估多模态大语言模型（MLLMs）在分析长期动态心电图（ECG）数据方面的能力。该基准建立在Holtercare-23K之上，这是一个大型数据集，包含源自临床Holter记录的信号-视频-文本对齐。初步评估表明，当前的MLLMs在超长病理性心电图序列所需的时间推理和诊断报告生成方面存在困难，尽管微调显示出显著的改进潜力。 AI

影响 该基准突显了当前MLLMs在处理复杂时间医学数据方面的局限性，为电生理学中AI的未来发展提供了指导。

排序理由 该集群描述了一个用于评估多模态LLMs在特定医学领域（心电图分析）能力的新基准和数据集，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新基准Holtercare-Bench评估MLLMs在长期心电图分析方面的能力

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yihan Xie, Hanwen Cui, Runze Ye, Juekai Lin, Haoyang Wang, Jinhao Mao, Bo Zhang, Wenqiao Zhang, Xiaogang Guo, Jun Xiao, Lei Zhang ·

    Holtercare-Bench：用于评估长期动态心电图分析的多模态基准

    arXiv:2608.19297v1 Announce Type: new Abstract: While multimodal large language models (MLLMs) excel in medical applications, most of them favor static images or short-term signals. In the critical field of dynamic electrocardiograms (ECG), models struggle with complex temporal r…

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