Artificial Intelligence Review· 2026Q1· Derleme
Biyomedikal Alanda Geri Getirme Destekli Üretim: Teknolojiler, Veri Kümeleri ve Klinik Uygulamalar Üzerine Bir Derleme
Retrieval-augmented generation in biomedicine: a survey of technologies, datasets, and clinical applications
- 7atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Biyomedikal alanda Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) sistemleri, naif, gelişmiş ve modüler paradigmalar olarak sınıflandırılır ve akıl yürütme derinliği, çıkarım gecikmesi ve veri gizliliği üçlemesiyle karşı karşıyadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Biyomedikal RAG sistemleri naif, gelişmiş ve modüler paradigmalar olarak kategorize edilir.
- Biyomedikal RAG'da akıl yürütme derinliği, çıkarım gecikmesi ve veri gizliliği arasında bir üçleme mevcuttur.
- Ajan tabanlı iş akışları tanısal akıl yürütmeyi geliştirir ancak yüksek gecikmeye neden olabilir.
- Gizlilik kısıtlamaları, bulut tabanlı ve yerel RAG modeli dağıtımı arasındaki seçimi etkiler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Large language models (LLMs) in biomedicine face a fundamental conflict between static parameter knowledge and the dynamic nature of clinical evidence. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this by grounding generation in external data, yet it introduces new complexities in latency and architecture. This survey synthesizes the biomedical RAG landscape (2020–2025), classifying systems into naive, advanced, and modular paradigms. Beyond a technological taxonomy, we formalize the biomedical RAG trilemma, identifying the inherent trade-offs between reasoning depth, inference latency, and data privacy that constrain current clinical deployment. We analyze how recent agentic workflows enhance diagnostic reasoning but risk prohibitive latency, and how privacy constraints dictate the choice between powerful cloud-based models and local deployment. Finally, we outline the alignment gap in multimodal RAG and propose future directions for self-correcting, verifiable clinical agents.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Artificial Intelligence Review, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sağlık Bilişimi
Health InformaticsMedicine