本研究探讨了多模态大型语言模型在眼科应用中，尤其是OCT图像分析中的临床复杂性。通过构建高质量数据集，评估了七种MMLMs的诊断准确性，发现不同疾病表现的差异，强调了临床基准的重要性。

本文提出了应急护理多模态临床基准（MC-BEC），用于评估急诊护理中的基础模型。MC-BEC基于2020-2022年超过10万次急诊访问的数据，关注患者恶化和病情处理等临床相关预测任务，强调多模态数据在提高预测性能方面的优势，推动医疗领域的研究与发展。