Answering real-world clinical questions using large language model, retrieval-augmented generation, and agentic systems
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The practice of evidence-based medicine can be challenging when relevant data are lacking or difficult to contextualize for a specific patient. Large language models (LLMs) could potentially address both challenges by summarizing published literature or generating new studies using real-world data. Materials and Methods: We submitted 50 clinical questions to five LLM-based systems: OpenEvidence, which uses an LLM for retrieval-augmented generation (RAG); ChatRWD, which uses an LLM as an interface to a data extraction and analysis pipeline; and three general-purpose LLMs (ChatGPT-4, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro). Nine independent physicians evaluated the answers for relevance, quality of supporting evidence, and actionability (i.e., sufficient to justify or change clinical practice). Results: General-purpose LLMs rarely produced relevant, evidence-based answers (2-10% of questions). In contrast, RAG-based and agentic LLM systems, respectively, produced relevant, evidence-based answers for 24% (OpenEvidence) to 58% (ChatRWD) of questions. OpenEvidence produced actionable results for 48% of questions with existing evidence, compared to 37% for ChatRWD and <5% for the general-purpose LLMs. ChatRWD provided actionable results for 52% of questions that lacked existing literature compared to <10% for other LLMs. Discussion: Special-purpose LLM systems greatly outperformed general-purpose LLMs in producing answers to clinical questions. Retrieval-augmented generation-based LLM (OpenEvidence) performed well when existing data were available, while only the agentic ChatRWD was able to provide actionable answers when preexisting studies were lacking. Conclusion: Synergistic systems combining RAG-based evidence summarization and agentic generation of novel evidence could improve the availability of pertinent evidence for patient care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».