- 侵襲的循環器領域での大規模言語モデル（LLM）の活用が進む一方で幻覚が課題であり、本研究の目的は急性冠症候群（ACS）ガイドラインに基づく設問への回答において、retrieval-augmented generation（RAG）が正確性を高めるかを評価することだ。
比較試験
急性冠症候群ガイドラインにおける大規模言語モデルの回答正確性に対する検索拡張生成（RAG）の影響
AIによる要点抽出