MultiMedEdit: A Scenario-Aware Benchmark for Evaluating Knowledge Editing in Medical VQA

📄 arXiv: 2508.07022v1 📥 PDF

作者: Shengtao Wen, Haodong Chen, Yadong Wang, Zhongying Pan, Xiang Chen, Yu Tian, Bo Qian, Dong Liang, Sheng-Jun Huang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2025-08-09

备注: Under Review

💡 一句话要点

提出MultiMedEdit以解决医疗多模态知识编辑评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识编辑 医疗问答 多模态学习 临床决策 视觉推理 基准评估

📋 核心要点

  1. 现有方法在医疗多模态知识编辑中缺乏有效性，尤其是在复杂的临床工作流程中表现不佳。
  2. 论文提出MultiMedEdit基准，专注于评估医疗领域的知识编辑，结合视觉推理与文本理解。
  3. 实验结果显示，当前方法在泛化能力和长尾推理方面存在显著不足，特别是在单次编辑和终身编辑设置下。

📝 摘要（中文）

知识编辑（KE）为在大型语言模型中更新事实知识提供了一种可扩展的方法，而无需进行全面的再训练。尽管之前的研究在一般领域和医疗问答任务中已证明其有效性，但在多模态医疗场景下对KE的关注较少。与仅文本的设置不同，医疗KE需要将更新的知识与视觉推理相结合，以支持安全且可解释的临床决策。为了解决这一空白，我们提出了MultiMedEdit，这是第一个专门用于评估临床多模态任务中KE的基准。我们的框架涵盖理解和推理任务类型，定义了三维指标套件（可靠性、通用性和局部性），并支持跨范式比较。实验结果表明，当前方法在复杂临床工作流程中面临泛化和长尾推理的挑战。我们还进行了效率分析，揭示了在实际部署中不同KE范式的权衡。总体而言，MultiMedEdit不仅揭示了当前方法的局限性，还为未来开发临床稳健的知识编辑技术奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决医疗多模态知识编辑评估的不足，现有方法在复杂临床场景中难以有效整合视觉与文本信息，导致决策支持不足。

核心思路：提出MultiMedEdit基准，结合视觉推理与文本理解，评估知识编辑在医疗问答中的有效性，确保更新知识的安全性与可解释性。

技术框架：MultiMedEdit框架包括理解和推理任务，定义了三维指标（可靠性、通用性、局部性），并支持跨范式比较，涵盖单次编辑和终身编辑的实验设置。

关键创新：MultiMedEdit是首个针对医疗多模态知识编辑的评估基准，强调了在临床决策中结合视觉与文本信息的重要性，填补了现有研究的空白。

关键设计：在实验中，设置了不同的编辑延迟和内存占用参数，分析了在实际应用中的效率与性能权衡，确保方法在真实场景中的可用性。

📊 实验亮点

实验结果表明，当前方法在复杂临床工作流程中泛化能力不足，尤其在长尾推理方面表现不佳。具体而言，单次编辑和终身编辑设置下，模型的性能提升幅度有限，显示出在实际应用中的挑战。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗问答系统、临床决策支持工具和智能医疗助手。通过提升知识编辑的有效性，MultiMedEdit能够帮助医生在复杂情况下做出更安全、可靠的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Knowledge editing (KE) provides a scalable approach for updating factual knowledge in large language models without full retraining. While previous studies have demonstrated effectiveness in general domains and medical QA tasks, little attention has been paid to KE in multimodal medical scenarios. Unlike text-only settings, medical KE demands integrating updated knowledge with visual reasoning to support safe and interpretable clinical decisions. To address this gap, we propose MultiMedEdit, the first benchmark tailored to evaluating KE in clinical multimodal tasks. Our framework spans both understanding and reasoning task types, defines a three-dimensional metric suite (reliability, generality, and locality), and supports cross-paradigm comparisons across general and domain-specific models. We conduct extensive experiments under single-editing and lifelong-editing settings. Results suggest that current methods struggle with generalization and long-tail reasoning, particularly in complex clinical workflows. We further present an efficiency analysis (e.g., edit latency, memory footprint), revealing practical trade-offs in real-world deployment across KE paradigms. Overall, MultiMedEdit not only reveals the limitations of current approaches but also provides a solid foundation for developing clinically robust knowledge editing techniques in the future.