RAG: Neue Studie zeigt Lücken in klinischer Entscheidungsfindung von LLMs
Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv beleuchtet ein kritisches Problem bei der Nutzung von Retrieval‑Augmented Generation (RAG) in der Medizin: Der Zugriff auf die richtige Evidenz garantiert nicht, dass große Sprachmodelle (LLMs) daraus korrekt ableiten. Besonders in klinischen Kontexten, wo Entscheidungen strikt nach Protokollen erfolgen müssen, kann das ein ernstes Risiko darstellen.
