基于检索增强大语言模型(RAG-LLM)的眼科患者教育创新研究

当前大语言模型(LLM)虽快速发展，但其错误输出可能导致患者获取有害医疗信息。来自未知机构的研究人员提出采用检索增强生成技术(RAG)，在白内障手术场景中构建理论模型，通过增强信息准确性和医生监管，降低患者面向的医疗错误风险。

　　

在眼科领域，检索增强大语言模型(Retrieval-Augmented Generation LLM, RAG-LLM)正被探索用于提升患者教育质量。现有大语言模型虽进步显著，仍存在输出错误风险，可能导致患者接触不准确医疗信息。研究团队提出创新方案：通过整合检索增强生成技术，构建白内障手术场景下的精准教育模型。该技术能动态检索权威医学资料，既减少面向患者的错误信息(misinformation)，又允许医生对引用来源进行严格把控。理论模型特别强调两大核心优势——利用外部知识库修正模型幻觉(hallucination)，同时保留LLM的自然语言生成能力，为眼科诊疗中的个性化需求教育提供新范式。