大型与小型语言模型在风湿病临床决策支持中的性能与实践考量
计算与语言
2025-07-11 v1 人工智能
摘要
大型语言模型（LLM）在支持风湿病等复杂领域的临床决策方面显示出潜力。我们的评估表明，较小语言模型（SLM）与检索增强生成（RAG）相结合，在诊断和治疗性能上优于较大模型，同时所需能量显著减少，并支持成本效益高的本地部署。这些特性对资源有限的医疗保健具有吸引力。然而，专家监督仍然至关重要，因为没有模型在风湿病领域持续达到专家级准确性。
引用
@article{arxiv.2507.07983,
title = {Performance and Practical Considerations of Large and Small Language Models in Clinical Decision Support in Rheumatology},
author = {Sabine Felde and Rüdiger Buchkremer and Gamal Chehab and Christian Thielscher and Jörg HW Distler and Matthias Schneider and Jutta G. Richter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07983},
year = {2025}
}