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

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

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

這項研究發現，結合RAG技術的AI模型能產生比一般AI更優質、可讀性更高且重複性較低的下背痛衛教資料，但內容仍未達臨床標準。AI在提升衛教品質上有潛力，但還需進一步改進，才能真正應用於臨床。 PubMed

像 ChatGPT-4 這類通用型 LLM，回答臨床問題時常缺乏實用或有根據的建議。反觀專門設計的 OpenEvidence 和 ChatRWD，表現明顯更好。OpenEvidence 在有文獻時特別強，ChatRWD 則能在沒研究時給出可行建議。兩者結合，有望大幅提升臨床決策的循證支持。 PubMed DOI