Generative artificial intelligence (AI) has brought revolutionary innovations in various fields, including medicine. However, it also exhibits limitations. In response, retrieval-augmented generation (RAG) provides a potential solution, enabling models to generate more accurate contents by leveraging the retrieval of external knowledge. With the rapid advancement of generative AI, RAG can pave the way for connecting this transformative technology with medical applications and is expected to bring innovations in equity, reliability, and personalization to health care.


翻译:生成式人工智能(AI)已在包括医学在内的多个领域带来革命性创新,但其仍存在局限性。为此,检索增强生成(RAG)提供了一种潜在的解决方案,使模型能够通过检索外部知识生成更准确的内容。随着生成式AI的快速发展,RAG有望为这项变革性技术与医学应用的结合铺平道路,并有望在医疗保健的公平性、可靠性和个性化方面带来创新。

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医学人工智能AIM(Artificial Intelligence in Medicine)杂志发表了多学科领域的原创文章,涉及医学中的人工智能理论和实践,以医学为导向的人类生物学和卫生保健。医学中的人工智能可以被描述为与研究、项目和应用相关的科学学科,旨在通过基于知识或数据密集型的计算机解决方案支持基于决策的医疗任务,最终支持和改善人类护理提供者的性能。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/artmed/
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