LINS:一个一般医学问答框架,以提高LLM产生的答案的质量和可信度
Sheng Wang1,2, Fangyuan Zhao1,2, Dechao Bu1,2
1Research Center for Ubiquitous Computing Systems, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
这项研究引入了一个新的AI框架,用于医学问答. 检索增强系统提供准确,最新和可追溯的医疗信息,提高临床医生和患者的大型语言模型 (LLM) 的可靠性.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 在医疗保健中提供了潜在的好处,但却存在诸如伪造证据和过时信息之类的不准确性.
- 确保LLM输出的可靠性和医学特异性对于临床应用至关重要.
研究的目的:
- 为医疗应用开发和评估一个一般的检索增强式问答框架.
- 提高证据的有效性,医疗专业知识和LLM响应的及时性.
主要方法:
- 开发了一个全新的搜索增强式问答框架,以持续收集和整合最新的高质量的医学知识.
- 该框架产生了可追溯证据的回应,以提高可信度.
- 评估使用15530个客观问题和医生策划的临床测试集进行.
主要成果:
- 该框架显著提高了证据有效性,医学专业知识和法学士成果的及时性.
- 在盲目的试验中,住院医生发现该系统在87.00%的基于证据的医学场景中是有帮助的.
- 在90.09%的医疗订单解释中,普通用户发现该系统有帮助.
结论:
- 开发的框架提供了一种实用方法,用于创建可靠的,通用语言助理,用于临床使用.
- 这项技术提高了LLM产生的医疗信息的质量和可信度.
- 这些发现支持将可靠的AI工具集成到临床实践中.
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