利用多语言RAG技术优化乳腺癌患者的临床护理流程：基于人工智能的语音转录技术及达里雅语-法语临床交流中的患者依从性提升

《Computer Methods and Programs in Biomedicine Update》：Leveraging Multilingual RAG for Breast Cancer RCPs: AI-Driven Speech Transcription and Compliance in Darija-French Clinical Discussions

本研究提出一种针对北非多语言临床环境的RAG系统，整合了Darija方言优化的Whisper ASR模型、句子级语义检索和合规生成层。系统通过多语言ASR适配解决代码切换难题，利用结构化检索增强生成并采用三重合规验证，显著提升转录准确性和医疗决策支持文档的可靠性，适用于肿瘤多学科会诊等高风险场景。

　　在医学领域，尤其是癌症治疗过程中，多学科会诊（Multidisciplinary Breast-Cancer Tumor Boards, RCPs）已成为制定患者治疗方案的关键环节。然而，现有的语音识别和检索增强生成（RAG）系统在多语言、方言丰富的医疗环境中，如北非的医院，难以有效运作。这些语言复杂性与临床对话的高风险性质共同挑战了转录准确性、上下文信息检索和监管合规性。本文提出了一种专门针对临床会议的多语言RAG系统，整合了经过微调的Whisper ASR模型、句子级别的语义检索管道以及一个具有合规意识的生成框架。通过在真实临床查询上进行评估，该系统在转录质量、检索精度和多阶段输出验证方面均表现出色，确保了事实基础和安全性。这些结果凸显了多语言、语音驱动的人工智能在语言多样化的医疗环境中支持决策和合规的潜力，为临床自然语言处理在资源匮乏地区的部署提供了基础。

在临床会诊环境中，医生们需要在复杂的、多语言的对话中进行协作，这种对话通常包括摩洛哥达里亚语、法语和现代标准阿拉伯语。这些语言混合和方言变化使得准确的文档记录、指南遵循和监管可追溯性成为一大挑战。因此，构建一个能够处理这种语言复杂性的系统显得尤为重要。现有的ASR系统虽然在资源丰富的语言上表现良好，但在处理方言和多语言对话时，其识别准确性往往显著下降。特别是在北非的医疗场景中，语音识别系统面临更大的挑战，因为医疗对话往往包含大量专业术语和实时语言切换，而这些现象在当前的基准测试中并未得到充分关注。

RAG技术在医疗人工智能领域展现出了巨大的潜力，尤其是在临床文档记录、决策支持和合规监测方面。然而，现有的RAG系统大多基于文本检索，对语音输入的处理较少，且缺乏对多语言和方言的适应性。此外，许多研究并未考虑实时语音转录和多语言对话中的挑战，如语言切换、多说话者动态以及语音识别的不确定性。本文提出的新系统通过整合多语言ASR、句子级检索和合规生成，解决了这些关键问题。它不仅提升了转录质量，还确保了生成内容的准确性和安全性，特别适用于多语言、高风险的医疗场景。

在系统架构方面，本文提出了一个完整的流程，从实时音频输入开始，经过语音识别、句子级检索、生成和合规验证，最终输出合规的临床文档。该系统特别强调了对语言切换和多说话者动态的处理，确保在实时会诊中，生成的内容能够准确反映讨论的上下文。此外，系统通过多阶段的输出验证，确保生成的文本在事实准确性、安全性和隐私保护方面达到高标准。这种结构使得系统能够适应复杂的医疗环境，特别是在资源匮乏的地区，为医生提供了可靠的决策支持。

为了验证该系统的有效性，本文在多个数据集上进行了评估，包括摩洛哥达里亚语的通用语料库和临床文档。结果表明，经过微调的Whisper模型在转录准确性、语义相似性和任务相关性方面都表现出色。特别是，系统在处理代码切换和多语言对话时，能够保持较高的性能，这在当前的医疗研究中尚属首次。此外，系统在不同语言和方言下的表现也表明了其良好的泛化能力，这对于在实际医疗场景中部署至关重要。

尽管系统在技术层面上表现优异，但其临床应用仍需进一步验证。当前的评估主要基于技术指标，如转录准确率、语义相似度和任务相关性，而临床验证则需要在实际医疗环境中进行。因此，未来的任务应包括在实际医疗环境中进行部署，并通过与医生的协作，评估其在临床决策中的实际影响。此外，系统还需要进一步优化，以减少延迟并提高实时性能，这将有助于在多语言、高密度对话的临床场景中更广泛的应用。

该系统的设计不仅适用于乳腺癌多学科会诊，其架构也可扩展至其他医疗领域，如心脏病学、急诊医学和传染病学。通过整合不同领域的指南和术语库，系统能够适应各种医疗场景的需求。这种灵活性和可扩展性使得该系统在资源匮乏的医疗环境中具有广泛的适用性。同时，系统的多语言处理能力也有助于提高不同语言背景的医生之间的协作效率，特别是在多语言医疗环境中。

为了确保系统的安全性和合规性，本文还强调了隐私保护和伦理审查的重要性。任何在真实医疗场景中的部署都必须遵循严格的隐私保护措施，包括数据去标识化和加密存储。此外，系统的设计要求医生对生成的文档进行审核和确认，以确保最终的准确性和合规性。这种设计不仅满足了医疗环境中的高要求，也符合国际上对安全临床人工智能应用的最佳实践。

在未来的开发中，本文提出了一些重要的方向，包括构建专门的临床语料库、优化系统的实时性能以及扩展其语言和地区的覆盖范围。这些改进将进一步提升系统的实用性和可靠性，使其能够在更广泛的医疗场景中发挥作用。此外，系统的开发还需要考虑伦理和法律因素，确保其在实际应用中的合规性和透明度。通过这些努力，本文提出的多语言RAG系统有望成为医疗人工智能领域的一项重要创新，为多语言医疗环境中的临床决策提供支持。