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這項研究探討了基於檢索增強生成(RAG)的大型語言模型(LLMs)在提供前交叉韌帶(ACL)損傷資訊的準確性。研究人員編輯了100個問題和答案,並測試了不同模型的表現。結果顯示,未整合RAG的模型準確率低於60%,但整合後平均提升39.7%。Meta的Llama 3 70b達到94%準確率,而結合RAG與AI代理的GPT-4則達95%。研究結果顯示RAG和代理增強能有效提升醫療資訊的準確性,對醫學領域的LLMs應用提供了支持。 PubMed DOI


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在醫療領域,使用大型語言模型(LLMs)是重要進步,有助於改善病患護理、研究和教育。雖然LLMs有不完美之處,但透過提示工程和檢索增強生成(RAG)等策略,可以提高準確性和相關性。尤其在臨床決策等需要全面資訊的任務中,RAG是相當有幫助的。一個以KDIGO 2023慢性腎臟病指南為基礎的ChatGPT模型整合了RAG,展現了提供準確醫療建議的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討檢索增強生成(RAG)模型在回答擴散性大B細胞淋巴瘤(DLBCL)問題的效果,並與OpenAI的GPT-3.5、GPT-4及微軟的Prometheus進行比較。結果顯示,RAG模型在準確性和相關性上表現優於其他大型語言模型,且幻覺現象較少。雖然GPT-4和GPT-3.5在可讀性上較佳,但仍產生了許多不準確的資訊。研究強調了進一步探索不同模型架構及方法在專業領域的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了幾個商業可用的大型語言模型(LLMs)在提供治療建議時,與美國骨科醫學會(AAOS)針對肩袖撕裂和前交叉韌帶(ACL)損傷的臨床指導方針(CPGs)的符合度。分析了48項CPGs,結果顯示70.3%的回應與指導方針一致,ChatGPT-4的符合率最高(79.2%),而Mistral-7B最低(58.3%)。研究指出,雖然LLMs能提供一致建議,但缺乏透明的資料來源,限制了其作為臨床支持工具的可靠性,未來應擴大評估範圍以減少偏見。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4和Gemini在根據2022年美國骨科醫學會的前交叉韌帶重建指導方針生成回應的表現。七位專科醫生使用問卷評估這些回應,結果顯示兩者表現都不錯,平均分數超過4。Gemini在整體清晰度及康復與預防的完整性上優於ChatGPT-4,顯示出顯著的優勢。這項研究強調了大型語言模型在醫療領域的潛力,對醫療專業人員和病人皆有價值。 PubMed DOI

現成的大型語言模型(LLMs)在準確性上常反映互聯網上的不準確資訊,對於常見的肌肉骨骼疾病,治療建議的錯誤率高達30%。這顯示出諮詢專家的必要性。定制的LLMs則能整合各醫學領域的專業知識,方法包括: 1. **提示工程**:設計特定提示以獲得更佳回應。 2. **檢索增強生成(RAG)**:從目標數據集中檢索相關資訊。 3. **微調**:調整模型以理解醫療術語。 4. **代理增強**:利用軟體協調多個LLMs,優化輸出並引入人類監督。 這些定制的LLMs幫助醫生在數位環境中重新掌握權威,確保醫療專業知識的準確性。 PubMed DOI

這項研究強調大型語言模型(LLMs)在醫療領域的潛力,特別是透過檢索增強生成(RAG)來提升數據透明度和準確性。研究團隊開發了GuideGPT,一個能理解上下文的聊天機器人,整合了449篇科學文獻的知識,提供有關藥物相關性顳骨壞死(MRONJ)的資訊。與通用的PureGPT相比,GuideGPT在內容、科學解釋和一致性上表現更佳,顯示RAG能有效提升LLM的回應質量,成為臨床實踐中的重要工具。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型(LLMs)和檢索增強生成(RAG)系統在管理基於證據的信息的效果,特別針對13項神經學指導方針和130個問題。結果顯示性能差異明顯,雖然RAG系統在準確性上有所提升,但仍可能產生有害回應。此外,RAG系統在處理案例型問題時表現不如知識型問題。研究強調需要進一步改進和規範,以確保RAG增強的LLMs在臨床上的安全使用。 PubMed DOI

這篇文章探討了一項研究,分析檢索增強生成(RAG)如何提升大型語言模型(LLMs)在放射學的表現。RAG 讓 LLMs 能夠即時訪問更新的知識庫,無需微調即可生成準確答案。研究中使用了來自 *RadioGraphics* 的 3,689 篇文章作為數據庫,並評估了五種 LLMs 在192道放射學考題中的表現。結果顯示,RAG 顯著提升了 GPT-4 和 Command R+ 的得分,特別是在與 *RadioGraphics* 相關的問題上,成功檢索並引用了相關資料。整體而言,RAG 在放射學任務中展現了提升 LLM 能力的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討檢索增強生成(RAG)對大型語言模型(LLMs)在醫學領域的影響,特別針對2024年日本骨科專家考試。研究團隊建立了專門資料庫,評估了GPT-3.5 Turbo、GPT-4o和o1-preview的表現。結果顯示,GPT-3.5 Turbo使用RAG後準確率未見提升,仍為28%;而GPT-4o和o1-preview的準確率分別從62%和67%提升至72%和84%。分析指出,GPT-3.5 Turbo在利用檢索數據上表現不佳,顯示其推理能力不足。總體而言,RAG顯著提升了GPT-4o和o1-preview的表現,特別是o1-preview達到臨床實踐的水準。 PubMed DOI

大型語言模型(LLMs)在醫療領域的發展引起關注,尤其在臨床決策和病人管理上。不過,幻覺和不可靠資訊等挑戰影響其效能。檢索增強生成(RAG)模型透過整合經過驗證的醫學文獻,提升輸出準確性。這篇文章強調RAG在整形及重建外科的優勢,包括增強臨床決策支持和病人教育等。成功實施需謹慎策劃數據庫、定期更新及驗證,以確保臨床相關性並解決隱私和倫理問題。RAG模型有潛力改善病人護理和手術結果,鼓勵外科醫生和研究人員採用這些創新框架。 PubMed DOI