NLPCC 2025 공유 과제 4: 혁신적인 의료 교육 비디오 질의응답 시스템 등장

NLPCC 2025 공유 과제 4는 다중 모달, 다국어, 다중 홉 의료 교육 비디오 질의응답(M4IVQA) 시스템 개발에 초점을 맞춘 혁신적인 과제입니다. 세 가지 트랙(M4TAGSV, M4VCR, M4TAGVC)을 통해 다양한 측면에서 모델 성능을 평가하며, 의료 응급 대응 및 의료 교육 플랫폼 개선에 기여할 것으로 기대됩니다.

다국어, 다중 모달 시대의 의료 교육 혁신: NLPCC 2025 공유 과제 4 소개

2023년과 2024년에 이어 올해 NLPCC(Natural Language Processing and Chinese Computing) 컨퍼런스에서 발표된 공유 과제 4는 의료 교육 분야에 혁신적인 변화를 가져올 가능성을 제시합니다. 바로 다중 모달, 다국어, 다중 홉 의료 교육 비디오 질의응답 (M4IVQA) 시스템 개발 과제입니다. Bin Li를 비롯한 6명의 저자는 이번 과제가 의료 교육 비디오로부터 정보를 통합하고, 여러 언어를 이해하며, 다양한 모달리티에 대한 추론을 필요로 하는 다중 홉 질문에 답하는 모델을 평가하는 데 중점을 둔다고 설명합니다.

이번 M4IVQA 챌린지는 세 가지 트랙으로 구성됩니다.

• M4TAGSV (Multi-modal, Multilingual, and Multi-hop Temporal Answer Grounding in Single Video): 단일 비디오 내에서의 시간적 답변 근거 찾기에 초점을 맞춥니다.
• M4VCR (Multi-modal, Multilingual, and Multi-hop Video Corpus Retrieval): 비디오 코퍼스 검색에 중점을 둡니다.
• M4TAGVC (Multi-modal, Multilingual, and Multi-hop Temporal Answer Grounding in Video Corpus): 비디오 코퍼스 내에서의 시간적 답변 근거 찾기에 초점을 맞춥니다.

참가자들은 비디오와 텍스트 데이터를 처리하고, 다국어 질문을 이해하며, 다중 홉 의료 질문에 대한 관련 답변을 제공할 수 있는 알고리즘을 개발해야 합니다. 저자들은 이 과제가 의료 응급 대응 시스템의 지능화와 다국어 커뮤니티의 효과적인 의료 교육 플랫폼 구축에 크게 기여할 것으로 기대하고 있습니다. (공식 웹사이트: https://cmivqa.github.io/)

이번 NLPCC 2025 공유 과제 4는 단순한 기술 경연을 넘어, 실제 의료 현장의 문제 해결과 교육 혁신에 기여할 수 있는 중요한 이정표가 될 것으로 예상됩니다. 다국어 지원과 다중 모달 이해라는 난제를 해결해나가는 과정에서 얻어지는 기술적 발전은 향후 인공지능 기술의 발전 방향에 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 앞으로 이 과제를 통해 탄생할 혁신적인 기술들을 기대해 봅니다. 😉