Генерация с дополнением извлечённой информацией для генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении
Retrieval-augmented generation for generative artificial intelligence in health care
2025-01-25
SCID: 54.1/k7vhje5g
Discuss with AI
извлечение внешних знанийгенеративный искусственный интеллектздравоохранениемедицинские приложениягенерация с дополненной выборкой
Figures from the paper
Abstract (AI)
Генеративный искусственный интеллект привнёс революционные инновации в здравоохранение, однако сталкивается с определёнными проблемами. Генерация с дополнением извлечённой информацией (RAG) позволяет моделям создавать более надёжный контент за счёт извлечения внешних знаний. В этой статье рассматриваются возможные преимущества, которые RAG может обеспечить в здравоохранении с точки зрения справедливости, надёжности и персонализации. Кроме того, обсуждаются текущие ограничения и проблемы внедрения RAG в медицинские сценарии.
Key Findings
1
RAG способен поддерживать более персонализированные приложения в здравоохранении благодаря поиску информации, адаптированной к индивидуальному клиническому контексту.
2
RAG может способствовать большей справедливости в здравоохранении, обеспечивая доступ к релевантной внешней медицинской информации.
3
Retrieval-augmented generation может повысить надёжность результатов генеративного искусственного интеллекта за счёт поиска и использования внешних знаний.
4
В статье обозначены ограничения и проблемы внедрения, которые необходимо решить до широкого применения RAG в медицинских сценариях.
Research Object
генерация с дополнением извлечёнными данными (RAG) для генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении
Research Subject
вклад RAG в обеспечение справедливости, надёжности и персонализации в здравоохранении, а также ограничения и проблемы его внедрения в медицинских сценариях
Publication Details
Publication Date
2025-01-25
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
141
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai6
LLaMA: открытые и эффективные базовые языковые модели2023
Технический отчет о GPT-42023
Мультимодальный искусственный интеллект в биомедицине2022
Объяснимость больших языковых моделей: обзор2024
Almanac — языковые модели с дополнением посредством поиска для клинической медицины2024
Дополненные большие языковые модели без галлюцинаций как кураторы медицинской информации2024