本研究綜合了近期在生物醫學領域中有關檢索增強生成（RAG）和大型語言模型（LLMs）的研究，旨在提供臨床發展的指導方針。透過系統文獻回顧和統合分析，研究納入了335項研究中的20項，結果顯示RAG顯著提升了模型表現，勝算比為1.35（P = .001）。報告詳細說明了臨床任務及評估方法，並提出在臨床環境中實施增強LLM的指導方針。未來研究應聚焦於RAG的整合與應用。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在生成臨床試驗計畫書的有效性。研究人員使用LLM生成不同疾病和試驗階段的計畫書，並根據臨床思維、透明度、醫學術語和內容相關性四個標準進行評估。結果顯示，LLM在內容相關性和術語方面表現良好，但在臨床思維和透明度上則較差。為提升表現，研究人員採用檢索增強生成（RAG）方法，顯著改善了內容質量，提升了臨床思維和透明度的分數。這表明RAG方法能有效提升LLM在臨床試驗文件撰寫的可用性，並可能改變藥物開發過程。 PubMed DOI

檢索增強生成（RAG）透過整合最新數據，提升大型語言模型（LLMs）的準確性與上下文意識。這方法將文本轉為數值嵌入，幫助檢索與使用者查詢相關的數據片段，讓模型的回答更具時效性。在腫瘤學中，RAG能改善治療建議、增強臨床試驗匹配，並加速藥物開發。不過，RAG的效果取決於數據質量，偏見或不完整的信息可能導致錯誤結果，因此需謹慎實施並加強人類監督。 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

RAG（檢索增強生成）能結合外部資料，讓大型語言模型在醫療領域的回應更精確，像是診斷、臨床決策和資訊擷取都更有幫助。研究發現，RAG在解讀指引、診斷和臨床試驗篩選等表現都比傳統方法好。不過，目前在評估標準、成本和減少AI幻覺上還有待加強，未來還需要持續優化並強化與醫療專業的合作。 PubMed DOI

這篇研究說明，透過RAG技術給大型語言模型補充相關背景資訊，可以明顯提升醫療問答的準確度。作者也分享了實驗心得和優化建議，對想提升LLM醫療應用表現的研究人員很有幫助。 PubMed DOI

這項研究比較了多種大型語言模型（LLM）方法，把電子病歷的非結構化醫療文本標準化成臨床術語。結果發現，檢索增強生成（RAGnorm）方法表現最穩定、準確度最高，即使沒訓練資料也很有效。這類檢索型LLM在生醫文本標準化上很有潛力，值得持續發展與應用。 PubMed DOI

作者提出一套專為醫療AI助理設計的兩步驟RAG架構，結合嵌入式搜尋和Elasticsearch，並用專家審查的知識庫。系統採用ColBERTv2提升排序效率，讓複雜醫療問題的準確率比傳統LLM和單一RAG高10%。雖然緊急時反應稍慢，但在準確度和即時性間取得不錯平衡，對醫療應用很有潛力。 PubMed DOI

這項研究用RAG技術強化大型語言模型在醫學問答的表現，不用重新訓練模型。透過加入相關醫學事實，模型準確率明顯提升（像Vicuna-7B在MedQA-SMILE從44.46%進步到48.54%），證明RAG能讓LLM在專業領域更有效率，也更透明。 PubMed

這篇綜述主要討論 RAG 技術如何應用在醫療領域的大型語言模型，並整理現有資料集、技術和評估方式。多數研究用英文或中文資料，且偏好 GPT-3.5/4 這類專有模型。現階段缺乏統一的評估標準，對倫理問題的討論也不夠。未來需要更多研究，確保 RAG 在醫療應用上既安全又有效。 PubMed DOI