基于检索增强生成(RAG)技术的医学教学辅助智能问答系统的构建探索

作     者：丁宁 宋雨欣 单泽田 董秀 于敏 DING Ning;SONG Yuxin;SHAN Zetian;DONG Xiu;YU Min

作者机构：中国医科大学医学教育评价与改革研究院教育技术研究室沈阳110122 中国医科大学第四临床学院沈阳110122 辽宁中医药大学中西医结合学院医学生物学教研室沈阳110032 中国医科大学国家卫健委细胞生物学重点实验室沈阳110122 中国医科大学教育部医学细胞生物学重点实验室沈阳110122 中国医科大学生命科学学院分子细胞生物学教研室沈阳110122 

出 版 物：《中国医学教育技术》 (China Medical Education Technology)

年 卷 期：2025年第39卷第1期

页      面：1-5页

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040110[教育学-教育技术学（可授教育学、理学学位）] 

基　　金：2021年度辽宁省社会科学规划基金教育学项目(L21DED010) 

主　　题：生成式人工智能 医学教育 智能问答系统 幻觉问题 RAG技术 

摘      要：在医学教育领域,人工智能技术的应用前景广阔,但其在特定知识领域的准确性和可靠性尚须提高,这限制了其在医学教学辅助智能问答系统中的应用普及。为了解决这一问题,本研究尝试探索一种结合检索增强生成(retrieval augmented generation,RAG)技术和临床医学专业教科书知识库的方法,以提高智能问答系统的准确性和可靠性,并减少人工智能幻觉的产生。结果显示,该系统能够为医学生提供丰富、准确且可靠的医学知识资源;在准确性和可靠性方面也显著优于仅依赖大语言模型的智能平台;能为学生提供智能化的学习支持。这表明,通过整合先进的人工智能技术和专业的医学知识库,可以有效提升医学教育的质量和效率。