OmniMedVQA 大规模医学 VQA 评测数据集

OmniMedVQA 是一个专注于医疗领域的大型视觉问答 (Visual Question Answering, VQA) 评测数据集。这个数据集由香港大学与上海人工智能实验室于 2024 年联合推出，旨在为医学多模态大模型的发展提供评测基准。

OmniMedVQA 数据集的特点包括：

1. 大规模和多样性：数据集包含 118,010 张不同的图片，涵盖 12 种不同的模态，涉及超过 20 个人体不同的器官和部位。
2. 真实医疗场景：所有图像都来自真实的医疗场景，确保与医学领域的需求保持一致，并适合评估大型视图语言模型 (Large Vision-Language Models, LVLMs）。
3. 多模态任务：数据集设计用于评估 LVLMs 在处理多模态任务时的表现，特别是在医学视觉问答方面的能力。
4. 综合性：OmniMedVQA 是一个全面的评价基准，它不仅包括多种模态的医学图像，还涵盖了广泛的解剖区域，适合用于评估 LVLMs 在医学领域的潜力和性能。
5. 公开可用：该数据集将公开提供给研究社区，以促进医学视觉问答领域的研究和模型开发。

OmniMedVQA 的创建是为了解决现有医学图像数据集在多样性和真实性方面的不足，并通过提供丰富的、基于真实医疗场景的图像和问题对，推动医学 AI 的发展和评估。

免责声明

OmniMedVQA 是基于多个公开的数据集构建，旨在取之于社区，回馈于社区，为研究人员和开发者提供一个用于学术和技术研究的资源。使用本数据集的任何个人或组织（以下统称为 “使用者”）需遵守以下免责声明：

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