ALFRED：向大语言模型寻求可靠的心电图诊断
机器学习
2025-05-08 v1
摘要
利用大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术分析医疗数据，特别是心电图（ECG），提供了高准确性和便利性。然而，在医疗保健等专业领域生成可靠的、基于证据的结果仍然是一个挑战，因为仅靠 RAG 可能不够。我们提出了一种基于 RAG 的零样本心电图诊断框架，该框架融合了专家整理的知识，以提高诊断准确性和可解释性。在 PTB-XL 数据集上的评估证明了该框架的有效性，突显了结构化领域专业知识在自动化心电图解读中的价值。我们的框架旨在支持全面的心电图分析，解决多样化的诊断需求，其潜在应用范围超出了测试数据集。
引用
@article{arxiv.2505.03781,
title = {ALFRED: Ask a Large-language model For Reliable ECG Diagnosis},
author = {Jin Yu and JaeHo Park and TaeJun Park and Gyurin Kim and JiHyun Lee and Min Sung Lee and Joon-myoung Kwon and Jeong Min Son and Yong-Yeon Jo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03781},
year = {2025}
}