Programa sistemático para evitar recomendações enganosas
As medidas de proteção multidimensional a seguir são recomendadas para as características de recomendação de saúde do sistema RAG:
- Pré-processamento de dados: em
data_processing.pyDefinir o filtro de nível de evidência médica no PubMed, por padrão, para adotar apenas documentos com nível de estudo clínico ≥2 no PubMed - Mecanismo de verificação de duas rodadas: em
app.pycomeçar a usarsafety_check=Trueparâmetro, o sistema faz a validação cruzada automática das recomendações em relação a bancos de dados médicos baseados em evidências, como o UpToDate - Esclarecimento interativoQuando uma pergunta do usuário envolve uma combinação complexa de medicamentos (por exemplo, "Estou tomando varfarina, quais vitaminas devo tomar?"). o sistema solicitará proativamente os principais parâmetros, como os valores de INR.
- Sistema de rotulagem de riscoTodas as recomendações de alto risco envolvendo medicamentos prescritos, edição de genes etc. são automaticamente acompanhadas por um rótulo de advertência da FDA e um link para a referência.
- Auditoria do cache localInspeções regulares
cache/para os registros de diálogo usando oaudit.pyFerramentas para analisar possíveis padrões de viés
A confiabilidade da orientação pode ser verificada por usuários comuns com uma simples "frase secreta de verificação de confiabilidade": adicione o seguinte antes da pergunta[v]Marcadores (por exemplo[v]这个补剂建议是否有RCT研究支持？), o sistema retorna a cadeia completa de evidências.
Essa resposta foi extraída do artigoConstrução, com base em RAG, de um mini-assistente que fornece orientação sobre saúde (projeto piloto)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como lidar com a orientação potencialmente enganosa do sistema LLM-RAG no aconselhamento de saúde?
