RxScribe Bench：用于评估视觉语言模型在印度门诊处方识别表现的多维度基准
英文标题：RxScribe Bench: A Multi-Axis Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on Indian Outpatient Prescriptions
处方转录错误在临床影响上无法等同视之，模型虚构药品与误读清晰剂量的临床风险截然不同，但现有研究通常仅采用单一混合指标评估准确率。RxScribe Bench 针对印度门诊处方场景构建，是一个用于全面评估视觉语言模型（VLM）表现的多维度基准测试。该成果为开发者和医疗 AI 领域提供了细粒度的临床安全与识别能力评估工具，有助于推动医疗文档智能处理的实际落地。
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RxScribe Bench：用于评估视觉语言模型在印度门诊处方识别表现的多维度基准
论文编号：arXiv:2609.13280v1
发布类型：new
摘要
处方转录错误在临床场景中并不具有等价性。一个凭空捏造虚构药物的模型，与一个误读原本清晰可见剂量的模型，所带来的临床风险存在本质区别。然而，现有的处方转录准确率通常仅被汇报为一个单一的综合指标……
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