Медицинские графы знаний помогут снизить ошибки ИИ при обработке рекомендаций
Разработчик на Habr представил способ уменьшить «галлюцинации» больших языковых моделей (LLM) при трансформации клинических рекомендаций в интерактивные графы знаний, используя метод, основанный на графах патогенеза.
Обычно обработка сотен страниц клинических рекомендаций нейросетями для создания интерактивных моделей заболеваний сталкивается с проблемой неточностей и выдуманных данных — так называемых галлюцинаций LLM. Предложенный подход фокусируется на использовании графов патогенеза, которые обеспечивают структурированность и логическую последовательность медицинских данных, тем самым уменьшая вероятность искажений.


Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!