梅奥诊所的秘密武器对抗AI幻觉：逆向RAG在行动中

这篇内容讨论了梅奥诊所在大型语言模型（LLMs）中解决“幻觉”问题的创新方法，这可能导致生成不准确信息。该诊所开发了一种逆向检索增强生成（RAG）技术，结合了CURE算法进行精确数据检索，显著减少了非诊断用例中基于数据检索的幻觉。这一进展特别值得关注，因为它增强了医疗领域中AI的可靠性，而准确性在这一领域至关重要。这种技术的应用简化了行政任务，如总结出院摘要和整合新的病历记录，显示出对医疗专业人员工作量的潜在减少。此外，文章还涉及梅奥诊所在基因组学和蛋白质组学中对AI的持续探索，旨在个性化患者护理。这篇内容的重要性在于提出了一个常见AI问题的实际解决方案，并对AI在医疗保健领域的未来产生了影响。-梅奥诊所开发了反向RAG技术，用于解决LLM中基于数据检索的幻觉。 -反向RAG涉及从LLM中提取相关信息，并将其链接回原始源内容。 -这项技术消除了非诊断用例中大多数基于数据检索的幻觉。 -Mayo Clinic利用CURE算法和向量数据库对数据进行了双校验检索。 -CURE算法根据相似性或模式对数据点进行组织和分组。 -梅奥诊所的法学硕士将生成的摘要拆分为单个事实，并将其与源文件进行匹配。 -该技术可用于合成新的患者记录并减轻管理负担。 -梅奥诊所正在探索人工智能在基因组学和蛋白质组学中的应用，以实现个性化医疗和改善患者护理。