Рассматривается применение больших языковых моделей с использованием RAG в медицинской практике для решения проблемы низкой интерпретируемости результатов работы моделей направленных на постановку диагноза. Данная проблема снижает доверие медицинских специалистов к результатам полученным от специализированных моделей. Наше исследование показывает перспективы и возможности применения генеративной системы с реализованной базой знаний медицинских документов для интерпретаций и объяснений результатов цитологической диагностики щитовидной железы полученных из внешней сегментирующей модели компьютерного зрения.

Основин С.С., Садохин А.А. (науч. рук. Zaytsev K.S.) Применение архитектуры retrieval augmented generation для формирования интерпретируемых диагностических заключений в цитологии щитовидной железы по системе bethesda // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16938