В статье рассматривается проблема интеграции больших языковых моделей в архитектуру медицинских ИИ-ассистентов в условиях разрозненности медицинских данных и высокой ресурсоёмкости генеративных моделей. Анализируется необходимость создания унифицированного интеграционного слоя, обеспечивающего согласованное взаимодействие модулей извлечения данных, аналитики и языковой модели. Обосновывается использование контекстно-ограниченной генерации и адаптированного RAG-подхода для формирования персонализированных и интерпретируемых ответов на основе валидированных медицинских данных пациента. Предлагаемый подход исключает использование неподтверждённых внешних источников знаний и ориентирован на строгое разделение ответственности между компонентами и модулем генерации текста.

Самойленко Е.И. (науч. рук. Лаврова А.К.) Проектирование интеграции больших языковых моделей в архитектуру прототипа медицинского ии-ассистента // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16794