A Multi-Source Context Augmentation Framework for Generating Patient-Centric Medical Responses

本篇文章属于LLM系列内容，主要对《MedInsight: A Multi Source Context Augmentation Framework __ for Generating Patient Centric Medical __ Responses using Large Language Models》这一文献进行语言转换处理。

MedInsight：一种使用大型语言模型生成以患者为中心的医疗响应的多源上下文增强框架

• 摘要
  • 1 引言
  • 2 背景及关联研究
  • 3 MEDINSIGHT体系结构与研究方法
  • 4 实验数据与分析探讨
  • 5 结论及后续研究方向

摘要

大型语言模型（LLM）在生成具有人类特征的回应方面展现了卓越的能力。然而，这些模型在特定领域的知识储备上存在不足，这在医疗场景中尤为明显，因为医疗环境对背景信息和全面的应对策略有着严格的要求。为解决这一问题，并实现生成与情境高度契合且内容丰富的以患者为中心的回应，我们提出了一种新的检索增强型框架MedInsight。该框架通过整合来自多个渠道的相关背景信息来优化LLM的输入提示。MedInsight能够从患者的病历或会诊记录中提取关键信息，并进一步结合权威医学教材的内容以及基于患者健康史和当前状况筛选出的网络资源。通过构建融合患者资料与医学专业知识的增强型