ARMED自适应临床RAG用药推荐框架论文发表

1. 12:00
   arXiv：cs.AI

   ARMED：自适应检索增强的药物推荐框架

   研究者提出 ARMED，一个自适应临床 RAG 框架，可根据检索充分性和当前就诊相关性动态扩展检索，仅在需要时执行补充或多查询回退检索，并通过相关性门控只激活临床相关的同患者历史。在 MIMIC-IV 上，ARMED 持续优于此前的静态检索基线，提升了药物推荐质量。该框架结合本地可运行的小语言模型，无需依赖外部语言模型 API 或任务特定微调，已被 ICTAI 2026 接收。

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