研究提出了应急护理多模态临床基准（MC-BEC），用于评估应急护理中的基础模型。MC-BEC关注临床相关预测任务，包括预测患者恶化、病情处理和急诊访问。该基准使用超过100K个急诊科访问的数据集，并包括了标准化评估框架。研究提供了每个预测任务的性能基准，以促进多模态、多任务模型的开发。

通过人类实验发现，属性解释法在某些情况下会导致决策者做出更糟糕的决策，挑战了应用这些方法的普遍好处的假定。应重视人类评价在可解释的AI研究中的重要性。