GMAI-MMBench的設計理念和構建過程為未來的醫療人工智能發展提供了幾個重要的啟示：
全面性和多樣性：GMAI-MMBench的成功在於其涵蓋了284個數據集，涉及38種醫療影像模態和18個臨床任務，這種全面性和多樣性是未來基準測試設計的關鍵。
良好的數據結構：通過建立詞彙樹結構，GMAI-MMBench能夠靈活地滿足不同臨床需求，這一點對於未來的基準測試設計具有重要的參考價值。
多層次感知的評估：GMAI-MMBench強調了對不同感知層次的評估，這對於提升LVLMs在醫療任務中的表現至關重要，未來的模型設計應考慮到這一點。
臨床相關性：GMAI-MMBench的數據來源於真實的臨床環境，這一點強調了在醫療人工智能開發中，數據的臨床相關性和質量的重要性。
持續改進的必要性：GMAI-MMBench的評估結果顯示，現有模型仍有很大的改進空間，這提醒我們在醫療人工智能的發展中，應持續進行模型的優化和改進，以滿足不斷變化的臨床需求。