研究測試了RECTIFIER新方法，結合語言模型和自然語言處理，提高臨床試驗受試者篩選效率。結果顯示RECTIFIER比手動篩選表現更好，尤其在心臟衰竭試驗中。這技術有潛力改善篩選流程，但需謹慎，確保最終由臨床醫師審查，以確保患者安全。 PubMed DOI

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

這項研究探討如何透過檢索增強生成（RAG）來提升從PubMed資料庫獲取醫療資訊的效果。研究將RAG與大型語言模型結合，旨在提高醫療專業人員獲得資訊的準確性和相關性。使用1,000個查詢的標記數據集進行評估，結果顯示在答案的相關性上有不錯的表現，但也指出在基礎性和上下文相關性方面仍需改進。 PubMed DOI

在評估心房顫動患者的中風風險時，抗凝治療的必要性至關重要。CHA₂DS₂-VASc 分數是常用工具，但傳統計算依賴醫生手動輸入或結構化數據。為了改善風險評估，研究開發了一種檢索增強生成（RAG）方法，從非結構化臨床筆記中提取風險因素。該方法結合 Llama3.1 語言模型，測試結果顯示在識別高血壓和糖尿病等風險因素上，RAG 模型的表現優於結構化數據。這有助於提升 CHA₂DS₂-VASc 分數，改善心房顫動患者的抗凝治療指導。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs）在臨床領域的應用挑戰，特別是醫療紀錄的處理。研究聚焦於檢索增強生成（RAG）方法，並進行消融分析，了解不同嵌入模型和池化方法對信息檢索的影響。作者在兩個電子健康紀錄數據集上評估三個檢索任務，發現BGE模型在性能上優於較大的醫療專用模型。研究強調針對特定任務調整查詢的重要性，並為未來檢索系統設計提供指導，呼籲進一步實證研究以促進臨床檢索框架的發展。 PubMed DOI

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

檢索增強生成（RAG）透過從資料庫中檢索知識來提升大型語言模型（LLMs）的表現，但傳統方法在檢索句子或段落時可能會引入噪音。為了解決這個問題，我們提出了BiomedRAG框架，將自動檢索的區塊文件直接輸入LLM。經過在四個生物醫學自然語言處理任務和八個數據集的評估，BiomedRAG的表現平均提升了9.95%，並且在多項基準上達到最先進的結果，超越了4.97%。這個框架為生物醫學領域的LLM應用提供了更準確且可調整的方法。 PubMed DOI

這項研究開發了一個基於檢索增強生成的醫生推薦模型（RAGPR），旨在提升網路醫療服務中的個人化推薦。研究針對排班人員手動分診的限制，使用廈門大學第一附屬醫院的646,383份諮詢紀錄進行評估。結果顯示，SBERT和OpenAI的表現優異，F1分數分別達到95%和96%。在大型語言模型中，GPT-4o表現最佳，F1分數為95%。整體而言，RAGPR模型在提升醫療服務的準確性和個人化方面展現良好潛力，提供可擴展的病患與醫生匹配解決方案。 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