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Lightweight Clinical Decision Support System using QLoRA-Fine-Tuned LLMs and Retrieval-Augmented Generation

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Score: 0.52
Published: at 10:31

Summary: 本文提出了一种轻量化的临床决策支持系统,通过结合检索增强生成(RAG)和量化低秩适应(QLoRA)微调技术,提升了大型语言模型在医疗任务中的准确性和效率,同时降低了计算资源需求。

Keywords: LLM, Retrieval Augmented Generation, Fine-Tuning, Quantization, Clinical Decision Support

Authors: Mohammad Shoaib Ansari, Mohd Sohail Ali Khan, Shubham Revankar, Aditya Varma, Anil S. Mokhade

Institution(s): Visvesvaraya National Institute of Technology (VNIT), Nagpur

Problem Background

医疗行业面临信息管理和处理的巨大挑战,临床医生需要在不断扩展的医学知识库中提供高质量的患者护理。 通用大型语言模型(LLMs)虽具备处理海量信息的能力,但缺乏特定领域的知识和上下文理解,无法直接应用于高风险的医疗场景。 此外,高计算成本限制了其在资源有限的医疗机构中的部署。

Method

Experiment

Further Thoughts

QLoRA 的轻量化微调技术不仅适用于医疗领域,还可能推广到其他高专业性领域(如法律、教育),是否可以开发一个通用的轻量化微调框架,适应不同领域需求? RAG 的动态更新机制启发我思考是否可以通过自动化增量学习或结合实时数据流(如患者监护数据)进一步提升系统适应性。 此外,论文对隐私和伦理的关注提示我们可以在系统设计中嵌入联邦学习或可解释性工具(如注意力可视化),以增强用户信任和系统透明度。