NurRAG：利用大型语言模型进行护理问答的检索增强生成技术

《International Journal of Orthopaedic and Trauma Nursing》：NurRAG: Retrieval Augmented Generation for Nursing Question Answering with Large Language Models

护理检索增强生成系统开发及效果验证。通过整合护理知识库、问题过滤、语义检索和证据驱动生成模块，显著提升问答准确性和临床适用性。实验表明，相较于基线模型，NurRAG在ROUGE-L得分和准确率上均有显著提高，有效减少错误信息并确保指南一致性。

　　在现代医疗体系中，护理人员面临的挑战日益增加，尤其是在信息处理和临床决策支持方面。随着医疗技术的进步和患者护理需求的多样化，护理人员需要快速获取准确、可靠且基于证据的临床知识。然而，传统的信息检索系统往往依赖于关键词匹配，难以满足护理实践中对语义理解和上下文相关性的要求。与此同时，尽管大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但它们在医疗护理领域的应用仍面临诸多挑战，例如生成内容的准确性、可追溯性以及是否符合护理指南等问题。为了解决这些挑战，研究团队开发了一种名为NurRAG的护理领域专用问答系统，该系统结合了检索增强生成（RAG）框架，旨在提高护理问答的语义一致性和临床正确性。

NurRAG系统的设计基于多学科团队的合作，包括护理专家、人工智能研究人员和信息工程师。该系统由四个核心模块组成：护理知识库构建、护理问题过滤、护理知识检索以及基于证据的语言模型生成。其中，护理知识库的构建是整个系统的基础，通过文档标准化、嵌入和向量索引，将护理指南、医院标准操作程序（SOPs）、循证总结等权威信息整合到一个统一的知识库中。问题过滤模块则利用监督分类器，对输入的问题进行分类，确保系统仅处理与护理相关的查询，从而避免模型生成不准确或误导性的回答。知识检索模块通过语义检索和重新排序，从知识库中选择最相关的证据内容。最后，基于证据的语言模型生成模块则利用这些检索到的信息，生成具有引用依据的护理答案，确保回答的临床可靠性和可追溯性。

为了评估NurRAG系统的性能，研究团队采用了一组经过专家验证的1000个护理问答对。评估指标包括ROUGE-L和准确率（Accuracy）。ROUGE-L用于衡量系统生成的回答与专家参考答案之间的语义相似性，而准确率则评估回答的临床正确性。实验结果显示，与传统的LLMs相比，NurRAG系统在语义一致性和临床正确性方面均取得了显著提升。例如，在使用ChatGLM2-6B模型时，ROUGE-L得分从30.73 ± 1.48提高到了64.27 ± 0.27，准确率则从49.08 ± 0.92提升至75.83 ± 0.35。同样，在使用LLaMA2-7B模型时，ROUGE-L得分从28.76 ± 0.89提升至60.33 ± 0.21，准确率则从43.27 ± 0.83提高到73.29 ± 0.33。所有差异均具有统计学意义（P < 0.001），表明NurRAG系统在提升护理问答的准确性方面表现突出。

此外，研究团队还进行了一项基于案例的定量分析，以进一步验证系统的临床解释力和安全性。通过对比传统LLMs和NurRAG系统生成的回答，研究人员发现NurRAG能够有效减少模型生成的虚假信息，并生成符合护理指南的、基于证据的护理建议。例如，在处理“急性青光眼患者眼压升高时的推荐护理干预措施”这一问题时，传统LLMs生成的回答包含了不准确的药物剂量建议和不合理的护理措施，而NurRAG系统则能够提供符合临床标准的、安全且有依据的护理建议。这表明，NurRAG系统在处理复杂护理问题时，不仅提高了语言表达的连贯性，还确保了回答的临床适用性和安全性。

NurRAG系统在临床护理领域的应用具有重要的实践意义。首先，它能够有效解决传统信息检索系统在处理复杂护理问题时的局限性，通过引入语义检索和证据增强机制，提高了护理问答的准确性和可靠性。其次，该系统为护理人员提供了一个便捷、安全的问答平台，能够帮助他们在高强度工作环境中快速获取所需信息，从而减轻认知负担，提高工作效率。此外，NurRAG系统还具备良好的可扩展性，其模块化设计使得系统可以灵活适应不同的护理场景和需求，同时支持多语言环境下的护理问答，为护理教育和临床决策支持提供了新的可能性。

然而，尽管NurRAG系统在护理问答任务中表现出色，但其仍存在一些局限性。首先，知识库的内容相对静态，主要来源于单一三级医院的内部数据，这可能限制了系统在处理多样化的护理问题时的广度和深度。其次，当前的问答数据集虽然经过专家严格筛选和验证，但仍可能偏向于常见的护理场景，而对某些专业领域（如精神科护理、新生儿重症监护或姑息护理）的覆盖不足。这些局限性可能会影响系统在更广泛护理领域的适用性。因此，未来的改进方向应包括定期更新知识库，以确保其内容的时效性和全面性，同时扩展数据集的覆盖范围，以减少偏见并提高系统对不同护理问题的适应能力。

从技术角度来看，NurRAG系统展示了模块化RAG架构在高风险领域中的可行性。通过将知识库构建、问题分类、知识检索和答案生成等模块有机结合，该系统不仅提高了护理问答的质量，还增强了系统的可维护性和可扩展性。同时，NurRAG系统在处理多语言护理问题时表现出色，支持中文和英文的护理问答，这对于多语言医疗环境具有重要意义。此外，该系统采用Docker容器技术进行部署，确保了其在医院内部网络中的安全性和稳定性，避免了外部数据传输和在线模型训练带来的潜在风险。

从临床角度来看，NurRAG系统为护理人员提供了一个可靠的决策支持工具，能够帮助他们在面对复杂护理问题时，快速获取符合护理指南的、基于证据的建议。这不仅提高了护理工作的效率，还减少了因信息不准确而导致的医疗风险。同时，该系统在护理教育中的应用潜力也值得关注，它能够为护理学生提供一个互动学习平台，帮助他们理解实际临床场景中的护理知识，并在实践中培养基于证据的护理思维。

总的来说，NurRAG系统在提升护理问答的准确性和可靠性方面取得了显著进展。通过引入语义检索和证据增强机制，该系统有效解决了传统LLMs在护理领域中可能产生的虚假信息和不准确回答的问题。同时，其模块化设计和多语言支持，使得系统能够在不同的护理环境中灵活应用。尽管仍存在一些局限性，但NurRAG系统为护理实践中的信息管理提供了一种新的解决方案，具有重要的临床价值和应用前景。未来的研究应进一步优化知识库的更新机制和数据集的多样性，以确保NurRAG系统能够更好地服务于护理领域的各种需求。