医疗保健领域正加速采用人工智能技术，其中大语言模型（LLMs）已被应用于临床文档处理、医学研究和患者教育。从AI驱动的症状自查工具到集成在电子健康记录（EHR）中的决策支持系统，这些创新技术为医疗服务提效的同时也带来潜在风险。若缺乏实时数据更新机制，这些工具可能产生严重滞后。
当AI系统依赖过时信息时，可能导致临床风险。静态模型可能推荐已被召回的药物，忽略更新的诊疗指南，或未能识别新出现的疾病。某些脱离实时数据的LLMs甚至会生成虚假信息，如某聊天机器人曾向饮食失调患者提供危险的减肥建议。此类案例已引发法律诉讼，监管机构如美国联邦贸易委员会（FTC）或将加强监管。
检索增强生成（RAG）技术为解决此问题提供新思路。该技术将检索系统与生成式AI结合，使AI响应基于实时数据库而非固定训练数据。在医疗场景中，其应用包括：智能EHR助手辅助诊断、患者端聊天机器人管理慢病、药物安全警报系统实时识别禁忌症，以及远程护理设备集成物联网监测数据。
构建实时RAG系统需完善数据基础设施：通过HL7 FHIR标准接口整合EHR实时数据，使用Apache Kafka流式处理技术更新知识库，并与权威医学数据库建立战略合作。例如，当日药物召回信息可立即触发患者警示，癌症治疗建议可同步最新研究成果。
医疗AI的应用需遵循人机协同原则。透明度建设至关重要，临床工作者和患者应充分理解AI的优劣势。通过实时RAG增强的LLMs，可在减轻行政负担、弥补知识缺口的同时，确保医疗服务的安全性。未来技术发展应始终以"治愈而非伤害"为根本目标。
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