Tirana Noor Fatyanosa, Ummu Ditya Erliana, Mahendra Data, Muhammad Nurwegiono, Eleazar Tadeo Eman, Alham Fikri Aji · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31256 · open-access PDF
임상 질문 응답 (QA)은 임상 지능형 의사 결정 지원 시스템을 기반으로하지만, 인도네시아어와 같은 리소스가 낮은 언어의 진보는 공공 도메인 특정 데이터의 부재로 심각하게 제한됩니다. 우리는 IndoNutriQA를 소개합니다, 911 질문 응답 쌍의 전문가 큐레이션 된 인도네시아 임상 QA 벤치마크 진정한 임상 영양 보고서에서 구축. 대신 대규모 훈련 코르푸스, 그것은 높은 품질의 평가 리소스로 위치 : 각 쌍은 임상 관련 맥락에 기반을 두고, 구조화 된 메타데이터 (인류 측정, 의료 진단)로 풍부합니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Clinical Question Answering (QA) underpins Clinical Intelligent Decision Support Systems, but progress is severely limited for low-resource languages such as Indonesian by the absence of public domain-specific data. We introduce IndoNutriQA, an expert-curated Indonesian clinical QA benchmark of 911 question-answer pairs built from real clinical-nutrition reports. Rather than a large-scale training corpus, it is positioned as a high-quality evaluation resource: every pair is grounded in a clinically relevant context, enriched with structured metadata (anthropometric assessment, medical diagnosi
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