正文
一项将大语言模型与检索增强生成(RAG)技术相结合的智能医疗诊断支持系统研究，探索 LLM 在医疗辅助诊断领域的应用潜力与技术实现。
章节 01
本研究构建基于大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术的智能医疗诊断支持系统，解决传统临床决策支持系统（CDSS）维护成本高、LLM知识幻觉等问题。系统通过外部医学知识库检索增强生成，提升诊断准确性与可解释性，实验显示相比纯LLM基线在MedQA准确率提升13%，幻觉率降低12%。
章节 02
医疗诊断依赖专业知识与经验，但医生易受认知偏差影响，医学知识爆炸式增长导致传统CDSS（规则引擎）难以适应。LLM虽有潜力，但存在知识幻觉、时效性差、缺乏可解释性等挑战，亟需可靠技术方案。
章节 03
章节 04
章节 05
该系统代表AI辅助医疗重要方向，结合LLM语言能力与结构化知识库，提供可解释建议。虽无法替代医生，但作为智能助手，已在提升效率、减少知识盲区、促进循证实践等方面展现价值，期待未来临床应用。
章节 06
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