妇科肿瘤学决策支持再升级：指南锚定检索增强生成优于基础模型与文献型 AI

亮点

本研究显示，在妇科肿瘤学决策支持中，采用以指南为锚点的检索增强生成（retrieval-augmented generation，RAG）大型语言模型配置，较基础模型 GPT-5 及仅以文献为基础的人工智能系统具有显著优势。主要结果强调，将 NCCN 等可信指南库直接整合入模型，对于提高人工智能生成临床建议的准确性并减少“幻觉”至关重要。

主要评价指标的评估者间一致性为中等，支持了研究结果的可重复性。该基准研究先于临床整合阶段开展，强调的是不同模型之间的性能差异，而非临床安全性或患者结局的改善。