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

本研究探討大型語言模型（LLMs）在從放射科報告中提取額外影像檢查建議（RAIs）的有效性。研究回顧了250份報告，確認231份包含RAIs，並使用自然語言處理算法進行分析。結果顯示，GPT-4在提取RAI檢查方式、身體部位和時間框架方面的準確率均優於GPT-3.5，顯示出LLMs在確保影像檢查建議及時完成的潛力，可能有助於減少診斷延遲。 PubMed DOI

這項研究探討了增強檢索生成（RAG）的GPT-4模型在診斷和分類創傷性傷害的效果。研究人員開發了名為TraumaCB的工具，利用專家知識來提升準確性。結果顯示，TraumaCB在診斷上達到100%準確率，分類96%，明顯優於一般的GPT-4。這項研究強調了傷害分類的挑戰，並指出結合RAG的GPT-4能提升創傷放射學的診斷能力，對急診部門的效率有正面影響。 PubMed DOI

最近大型語言模型（LLMs）如GPT-3.5和GPT-4在醫療領域的應用引起關注。本研究比較了這些模型在註解放射學報告及生成胸部CT印象的表現，旨在協助醫療專業人員處理日常文檔任務。研究使用了上下文學習和檢索增強生成等方法，並透過多種指標進行評估。結果顯示，GPT-4在性能上優於GPT-3.5，且提示設計對結果影響顯著。研究建議在醫療實踐中整合這些先進模型，以提升文檔效率與準確性。 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

這項研究探討了基於GPT-4的檢索增強生成（RAG）模型在術前評估中的有效性。研究測試了十個大型語言模型，生成超過3,200個回應，並與近450個人類答案進行比較。結果顯示，使用國際指導的GPT-4 LLM-RAG模型準確率達96.4%，明顯高於人類的86.6%，且反應時間更快、不一致情況較少。這顯示LLM-RAG模型在醫療環境中提升術前評估的潛力。 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

這篇研究發現，GPT-4o-mini和ERNIE-4.0-Turbo-8K在根據放射科報告給肺結節追蹤建議時，準確率都超過九成，表現和專業醫師差不多，錯誤建議也很少。雖然這些AI有潛力協助放射科決策，但實際應用前還是要嚴格驗證和監督，確保病人安全。 PubMed DOI

這項研究發現，把像 Radiopaedia 這類專業放射科資料即時整合進大型語言模型（LLMs），能有效提升它們回答放射科問題的準確度，特別是 GPT-3.5-turbo 和 Mixtral-8 × 7B，甚至有時比人類專家還厲害，也能減少錯誤資訊。不過，這樣會讓回應速度變慢，大約多四倍。整體來說，結合專業資料能讓 LLMs 在醫療領域更可靠。 PubMed DOI