生成式人工智能在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)

中圖分類號：R-058;TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著生物醫(yī)學(xué)研究與信息化技術(shù)的迅速發(fā)展，臨床醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)量呈指數(shù)級增長，這給研究人員和醫(yī)務(wù)工作者帶來了巨大的信息檢索挑戰(zhàn)[1]。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的檢索方法已難以滿足日益復(fù)雜的檢索需求，存在效率低下、準(zhǔn)確性不足等問題。生成式人工智能（GenerativeAI）技術(shù)的出現(xiàn)為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索帶來了新的機(jī)遇。通過自然語言處理、知識圖譜構(gòu)建和語義理解等技術(shù)，生成式AI能夠更好地理解用戶查詢意圖，提供更精準(zhǔn)、個性化的檢索結(jié)果。

本文旨在探討生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用，闡述其關(guān)鍵技術(shù)，分析實(shí)際應(yīng)用場景，并探討面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。通過本研究，希望能夠?yàn)橥七M(jìn)生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索領(lǐng)域的應(yīng)用提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)，促進(jìn)醫(yī)學(xué)信息檢索技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。

1生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用背景

醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索是醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐的重要基礎(chǔ)。隨著醫(yī)學(xué)研究的不斷深入和跨學(xué)科合作的增加，醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量和復(fù)雜性都在快速增長。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的檢索方法已難以滿足研究人員和醫(yī)務(wù)工作者的需求，常常出現(xiàn)檢索結(jié)果不相關(guān)、重要文獻(xiàn)遺漏等問題。而且醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜概念也給檢索帶來了挑戰(zhàn)。

生成式AI技術(shù)的出現(xiàn)為解決這些問題提供了新的思路。生成式AI應(yīng)用過程中，以GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式預(yù)訓(xùn)練變換器）技術(shù)為標(biāo)志的大型語言模型將以其強(qiáng)大的語義理解能力和智能，重塑用戶的信息行為[2]。在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中，生成式AI可以幫助用戶更準(zhǔn)確地表達(dá)檢索需求，理解復(fù)雜的醫(yī)學(xué)術(shù)語，并提供更相關(guān)的檢索結(jié)果。生成式AI還能夠根據(jù)用戶的檢索歷史和偏好，提供個性化的推薦服務(wù)，大大提高檢索效率和用戶體驗(yàn)

2生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的關(guān)鍵技術(shù)

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用依賴于多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的支持。首先是自然語言處理技術(shù)，它使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成人類語言。在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中，自然語言處理技術(shù)可以幫助系統(tǒng)理解用戶的查詢意圖，即使查詢語句不完整或存在歧義。例如，系統(tǒng)可以識別同義詞、處理否定詞，并理解復(fù)雜的句式結(jié)構(gòu)。其次是知識圖譜構(gòu)建技術(shù)。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域涉及大量實(shí)體和概念，如疾病、藥物、基因等，它們之間存在復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過構(gòu)建醫(yī)學(xué)知識圖譜，可以將這些實(shí)體和關(guān)系以結(jié)構(gòu)化的方式表示出來，為生成式AI提供豐富的背景知識。這使得系統(tǒng)能夠更好地理解醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)內(nèi)容，并在檢索過程中考慮實(shí)體間的語義關(guān)系。

語義理解與匹配技術(shù)是另一個關(guān)鍵。它使系統(tǒng)能夠超越字面匹配，理解查詢和文檔之間的深層語義關(guān)系。例如，當(dāng)用戶查詢“治療高血壓的藥物”時，系統(tǒng)不僅能夠檢索出包含這些關(guān)鍵詞的文獻(xiàn)，還能識別出討論降壓藥物作用機(jī)制、臨床試驗(yàn)等相關(guān)的文獻(xiàn)。這種深層次的語義理解大大提高了檢索結(jié)果的相關(guān)性和全面性。

3生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的實(shí)際應(yīng)用

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索有非常廣闊的應(yīng)用前景，基于人工智能的文獻(xiàn)檢索和推薦系統(tǒng)，為讀者提供更加便捷高效的文獻(xiàn)服務(wù)[3]。通過智能文獻(xiàn)檢索、文獻(xiàn)摘要生成、文獻(xiàn)推薦、問答系統(tǒng)、文獻(xiàn)分類與標(biāo)簽、多語言支持、文獻(xiàn)可視化、文獻(xiàn)生成與編輯、數(shù)據(jù)提取與分析功能，生成式AI為醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐提供了強(qiáng)大的支持。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用將更加廣泛和深入，推動醫(yī)學(xué)研究和創(chuàng)新的發(fā)展。

3.1智能文獻(xiàn)檢索

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的首要應(yīng)用是智能文獻(xiàn)檢索。傳統(tǒng)的文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)通常依賴于關(guān)鍵詞匹配，這種方法雖然簡單直接，但往往無法準(zhǔn)確理解用戶的查詢意圖，尤其是在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，術(shù)語復(fù)雜且多義性強(qiáng)。生成式AI通過自然語言處理技術(shù)，能夠理解用戶的自然語言查詢，并生成相關(guān)的檢索結(jié)果。例如，用戶可以用一句話描述研究問題，AI不僅能識別關(guān)鍵詞，還能理解上下文和語義，從而提供更精準(zhǔn)的文獻(xiàn)推薦。這種語義搜索的能力減少了用戶對特定關(guān)鍵詞的依賴，使得檢索過程更加直觀和高效。此外，生成式AI模擬人在海量信息中檢索對自已最有用信息的模式，幫助優(yōu)化信息檢索算法，提高文本內(nèi)容的理解能力，從而提升檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性，提供個性化的文獻(xiàn)推薦[4]。例如，如果用戶經(jīng)常檢索某個特定疾病的研究，AI可以優(yōu)先推薦與該疾病相關(guān)的最新文獻(xiàn)或綜述文章。這種智能化的檢索方式不僅提高了檢索效率，還能夠幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多相關(guān)的研究成果，促進(jìn)知識的積累和創(chuàng)新。

3.2文獻(xiàn)摘要生成

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的另一個重要應(yīng)用是文獻(xiàn)摘要生成。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)通常篇幅較長且內(nèi)容復(fù)雜，研究人員需要花費(fèi)大量時間閱讀和理解。生成式AI可以自動生成文獻(xiàn)的摘要，幫助用戶快速了解文獻(xiàn)的核心內(nèi)容。這些摘要不僅包括主要的研究發(fā)現(xiàn)和方法，還能根據(jù)用戶的需求生成不同長度的摘要，滿足不同場景的需求。例如，用戶可以要求生成一個簡短的概述，或者一個更詳細(xì)的摘要，以便深入理解研究的細(xì)節(jié)。這種自動摘要生成功能大大提高了文獻(xiàn)閱讀的效率，使研究人員能夠更快地篩選出相關(guān)文獻(xiàn)，集中精力進(jìn)行深人分析。生成式AI還能夠根據(jù)用戶的研究興趣和需求，生成個性化的摘要。例如，如果用戶對某種治療方法特別感興趣，AI可以生成與該治療方法相關(guān)的詳細(xì)摘要，幫助用戶快速獲取關(guān)鍵信息。這種個性化的摘要生成功能不僅提高了文獻(xiàn)閱讀的效率，還能夠幫助用戶更好地理解和應(yīng)用研究成果。

3.3文獻(xiàn)推薦

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的文獻(xiàn)推薦功能也非常強(qiáng)大。傳統(tǒng)的文獻(xiàn)推薦系統(tǒng)通常基于關(guān)鍵詞匹配或引用關(guān)系，而生成式AI能夠根據(jù)用戶的研究歷史、興趣和行為模式，提供個性化的文獻(xiàn)推薦。例如，如果用戶經(jīng)常閱讀某個特定領(lǐng)域的研究，AI可以推薦該領(lǐng)域的最新文獻(xiàn)或相關(guān)領(lǐng)域的研究成果。生成式AI還能夠進(jìn)行跨領(lǐng)域推薦，結(jié)合不同學(xué)科的知識，幫助用戶發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科的研究機(jī)會。這種個性化的推薦不僅提高了文獻(xiàn)檢索的效率，還能夠激發(fā)新的研究思路和創(chuàng)新。例如，一個從事癌癥研究的用戶可能會收到與免疫學(xué)或基因組學(xué)相關(guān)的文獻(xiàn)推薦，這些跨領(lǐng)域的推薦可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)新的研究方向和方法。另外，結(jié)合用戶提供的反饋，生成式AI能夠動態(tài)調(diào)整推薦策略，實(shí)時生成與用戶偏好高度契合的閱讀建議[5]。這種智能化的推薦系統(tǒng)能夠幫助用戶更好地跟蹤研究動態(tài)。

3.4問答系統(tǒng)

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的問答系統(tǒng)功能，使得用戶直接通過自然語言提問，AI就能從海量文獻(xiàn)中提取相關(guān)信息并生成精確的答案。這種智能問答系統(tǒng)不僅能夠回答簡單的事實(shí)性問題，還能夠處理復(fù)雜的查詢，提供詳細(xì)的解釋和分析。例如，用戶可以詢問某種疾病的治療方法，AI能夠從相關(guān)文獻(xiàn)中提取最新的治療指南和研究進(jìn)展，并提供詳細(xì)的回答。生成式AI還支持多輪對話，用戶可以通過多次交互逐步細(xì)化問題，獲得更深入的解答。這種問答系統(tǒng)極大地提高了用戶獲取信息的效率，減少了查找和閱讀文獻(xiàn)的時間。例如，一個臨床醫(yī)生可以通過問答系統(tǒng)快速獲取某種疾病的最新治療指南，而不需要花費(fèi)大量時間查找和閱讀相關(guān)文獻(xiàn)。并且生成式AI還能通過深度學(xué)習(xí)理解用戶需求，結(jié)合用戶反饋結(jié)果對內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，以便輸出更契合用戶需求的內(nèi)容，確保提供的答案始終與用戶的需求和興趣保持一致[6]這種智能化的問答系統(tǒng)提高了信息獲取的效率。

3.5文獻(xiàn)分類與標(biāo)簽

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的文獻(xiàn)分類與標(biāo)簽功能，能夠自動對文獻(xiàn)進(jìn)行分類和標(biāo)簽生成。傳統(tǒng)的文獻(xiàn)分類通常依賴于人工標(biāo)注或簡單的關(guān)鍵詞匹配，而生成式AI能夠通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，理解文獻(xiàn)的內(nèi)容并進(jìn)行自動分類。例如，AI可以根據(jù)文獻(xiàn)的研究主題、方法或結(jié)論，將其歸類到相應(yīng)的學(xué)科或領(lǐng)域。生成式AI還能夠自動生成標(biāo)簽，幫助用戶快速定位相關(guān)文獻(xiàn)。這種自動分類和標(biāo)簽生成功能不僅提高了文獻(xiàn)管理的效率，還能夠幫助用戶更系統(tǒng)地組織和檢索文獻(xiàn)。例如，一個研究人員可以通過標(biāo)簽快速找到與某種疾病相關(guān)的所有文獻(xiàn)，而不需要手動篩選和分類。

3.6多語言支持

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的多語言支持功能，使得用戶能夠跨越語言障礙，檢索和閱讀不同語言的文獻(xiàn)。生成式AI通過自然語言處理技術(shù)，能夠理解和支持多種語言的查詢，并提供相應(yīng)的檢索結(jié)果。例如，用戶可以用中文提問，AI能夠檢索并推薦英文或其他語言的文獻(xiàn)。而且生成式AI還能夠?qū)崟r翻譯文獻(xiàn)內(nèi)容，幫助用戶閱讀和理解非母語的文獻(xiàn)。這種多語言支持功能不僅擴(kuò)大了用戶獲取信息的范圍，還促進(jìn)了國際間的學(xué)術(shù)交流和合作。例如，一個中國的研究人員可以通過多語言支持功能，快速獲取和閱讀國際上最新的研究成果，而不需要擔(dān)心語言障礙。此外，生成式AI還能夠根據(jù)用戶的需求和行為，動態(tài)調(diào)整翻譯策略，確保翻譯的準(zhǔn)確性和可讀性。這種智能化的多語言支持功能能夠幫助用戶更好地理解和應(yīng)用國際上的研究成果。

3.7 文獻(xiàn)可視化

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的文獻(xiàn)可視化功能，能夠通過生成知識圖譜和趨勢分析報告，幫助用戶更直觀地理解文獻(xiàn)之間的關(guān)系和研究動態(tài)。例如，生成式AI可以分析大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建文獻(xiàn)間的引用網(wǎng)絡(luò)和研究主題的關(guān)聯(lián)圖譜，幫助用戶快速了解某個領(lǐng)域的研究脈絡(luò)和發(fā)展趨勢。生成式AI能夠生成研究趨勢報告，分析某個領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和未來發(fā)展方向。這種文獻(xiàn)可視化功能提高了用戶對文獻(xiàn)的理解和分析能力，也幫助用戶把握前沿動態(tài)，指導(dǎo)研究方向。例如，一個研究人員可以通過文獻(xiàn)可視化功能，快速了解某個領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和未來發(fā)展方向，從而調(diào)整自己的研究方向和方法。

3.8文獻(xiàn)生成與編輯

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的文獻(xiàn)生成與編輯功能，能夠輔助用戶撰寫和編輯文獻(xiàn)。例如，生成式AI可以根據(jù)用戶提供的研究數(shù)據(jù)和信息，自動生成文獻(xiàn)綜述或研究論文的初稿，提供結(jié)構(gòu)和內(nèi)容建議。另外，生成式AI還能夠進(jìn)行語法和風(fēng)格檢查，幫助用戶提升文獻(xiàn)的質(zhì)量和可讀性。這種文獻(xiàn)生成與編輯功能不僅提高了寫作效率，還能夠幫助用戶更好地組織和表達(dá)研究成果。例如，一個研究人員可以通過生成式AI快速生成一篇文獻(xiàn)綜述的初稿，而不需要花費(fèi)大量時間手動撰寫和編輯文稿。

3.9 數(shù)據(jù)提取與分析

生成式AI當(dāng)前無論在文本內(nèi)容理解還是可視化制作方面，均已具備強(qiáng)大的功能[7]。其在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的數(shù)據(jù)提取與分析功能，能夠從非結(jié)構(gòu)化的文獻(xiàn)中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步進(jìn)行分析和可視化。例如，生成式AI可以從大量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中提取出疾病、藥物、治療方法等關(guān)鍵信息，并生成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫。而且生成式AI還能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成可視化報告，幫助用戶更好地理解和利用這些數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)提取與分析功能不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率，還能夠幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢。例如，一個研究人員可以通過生成式AI快速提取和分析某種疾病的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)新的治療方法或研究方向。

4生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中應(yīng)用的挑戰(zhàn)與對策建議

4.1 應(yīng)用挑戰(zhàn)

盡管生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中展現(xiàn)出巨大潛力，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)質(zhì)量和偏見問題。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的質(zhì)量參差不齊，且可能存在發(fā)表偏倚。如果生成式AI模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法模型本身存在偏差，可能導(dǎo)致生成內(nèi)容帶有某些刻板印象或錯誤認(rèn)知[8]。其次是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)性和復(fù)雜性。盡管生成式AI在理解自然語言方面取得了很大進(jìn)展，但在處理高度專業(yè)的醫(yī)學(xué)術(shù)語和復(fù)雜概念時仍可能出現(xiàn)錯誤。

另一個挑戰(zhàn)是模型的可解釋性問題。醫(yī)學(xué)研究和臨床決策需要高度的可靠性和透明性，但生成式AI存在算法黑箱、價值偏差、不可解釋性等問題，可能影響研究結(jié)論的真實(shí)性、可追溯性和可信性[9]。此外，隱私和安全問題也不容忽視。醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中可能包含敏感信息，如何在使用生成式AI的同時保護(hù)數(shù)據(jù)隱私是一個重要課題。

4.2對策建議

可通過“數(shù)據(jù)優(yōu)化 + 領(lǐng)域知識融合 + 透明化設(shè)計(jì) + 安全防護(hù) + 倫理約束”的多維策略，系統(tǒng)性應(yīng)對生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的挑戰(zhàn)，推動技術(shù)向安全、可靠、專業(yè)化方向發(fā)展。

4.2.1提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與去偏

構(gòu)建高質(zhì)量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集，聯(lián)合醫(yī)療機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)期刊建立標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)庫，篩選高質(zhì)量文獻(xiàn)，清洗冗

余及低質(zhì)數(shù)據(jù)。并且引入去偏算法，在模型訓(xùn)練中嵌入偏差檢測與校正模塊，結(jié)合多源數(shù)據(jù)（如多語言文獻(xiàn)、陰性結(jié)果論文）減少發(fā)表偏倚。

4.2.2增強(qiáng)專業(yè)性與準(zhǔn)確性

第一，融合領(lǐng)域知識圖譜，整合醫(yī)學(xué)實(shí)體（疾病、藥物等）的權(quán)威知識庫，優(yōu)化模型對術(shù)語和復(fù)雜概念的理解。第二，專家協(xié)同迭代，通過醫(yī)學(xué)專家參與模型訓(xùn)練與反饋閉環(huán)，持續(xù)優(yōu)化專業(yè)場景下的語義解析能力。

4.2.3提高模型可解釋性

首先，開發(fā)透明化推理機(jī)制，采用可解釋AI技術(shù)（如注意力可視化）展示檢索結(jié)果的邏輯路徑，標(biāo)注關(guān)鍵證據(jù)來源文獻(xiàn)。其次，建立結(jié)果驗(yàn)證機(jī)制，對高風(fēng)險領(lǐng)域（如臨床指南推薦）引入專家人工復(fù)核流程，確保結(jié)果可信度。

4.2.4強(qiáng)化隱私與安全保護(hù)

通過數(shù)據(jù)脫敏與聯(lián)邦學(xué)習(xí)，訓(xùn)練前去除敏感信息，采用分布式學(xué)習(xí)技術(shù)避免原始數(shù)據(jù)集中存儲與傳輸。另外，采用動態(tài)權(quán)限管控，實(shí)施基于角色的分級訪問控制，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)追蹤數(shù)據(jù)使用軌跡，確保合規(guī)。

4.2.5完善倫理與合規(guī)框架

構(gòu)建倫理審查模塊，集成自動化倫理檢測工具（如識別未授權(quán)數(shù)據(jù)使用、實(shí)驗(yàn)倫理缺陷），標(biāo)注潛在風(fēng)險并提示用戶。同時，制定AI應(yīng)用規(guī)范，聯(lián)合醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)與法律部門明確生成式AI的文獻(xiàn)檢索使用邊界，建立責(zé)任追溯機(jī)制。

5展望未來

生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用仍有很大發(fā)展空間。一個方向是提高模型的專業(yè)性和準(zhǔn)確性，通過引入更多高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)和知識，增強(qiáng)模型對醫(yī)學(xué)術(shù)語和復(fù)雜概念的理解能力。另一個方向是增強(qiáng)模型的可解釋性，開發(fā)能夠提供推理過程和證據(jù)支持的檢索系統(tǒng)，提高用戶信任度。

跨語言檢索也是一個有前景的方向。當(dāng)前大多數(shù)醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索系統(tǒng)主要針對英文文獻(xiàn)，但非英語國家的研究人員和醫(yī)務(wù)工作者也有檢索本地語言文獻(xiàn)的需求。生成式AI在跨語言理解和翻譯方面的能力，有望打破語言障礙，促進(jìn)全球醫(yī)學(xué)知識的共享和交流。

將生成式AI與其他技術(shù)如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)結(jié)合，可能會創(chuàng)造出全新的文獻(xiàn)檢索和知識獲取方式。例如，研究人員可以通過虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境直觀地探索醫(yī)學(xué)知識圖譜，或通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)設(shè)備實(shí)時獲取相關(guān)文獻(xiàn)信息。這些創(chuàng)新應(yīng)用將大大提升醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索的效率和體驗(yàn)。

6結(jié)語

生成式AI為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索帶來了革命性的變革。通過自然語言處理、知識圖譜構(gòu)建和語義理解等關(guān)鍵技術(shù)，生成式AI顯著提高了醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索的效率、準(zhǔn)確性和用戶體驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，智能問答系統(tǒng)、個性化推薦和文獻(xiàn)摘要生成等功能已經(jīng)展現(xiàn)出巨大價值。

然而，生成式AI在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索中的應(yīng)用仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、專業(yè)性、可解釋性和隱私安全等挑戰(zhàn)。未來，通過提高模型的專業(yè)性和準(zhǔn)確性、增強(qiáng)可解釋性、發(fā)展跨語言檢索能力以及與其他新興技術(shù)融合，生成式AI有望在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。

總的來說，生成式AI正在重塑醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索的方式，為醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐提供了強(qiáng)大的信息支持工具。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，我們有理由相信，生成式AI將在促進(jìn)醫(yī)學(xué)知識傳播和創(chuàng)新方面發(fā)揮越來越重要的作用。

參考文獻(xiàn)

[1]蔡曉瓊，鄭增亮，蘇前敏，等．基于MPNet與BiLSTM的COVID-19臨床文本命名實(shí)體識別方法[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2023（1）：164-170，177.

[2]郭鵬睿，文庭孝.大語言模型對信息檢索系統(tǒng)與用戶檢索行為影響研究［J].農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)報，2023（11）：13-22.

[3]卜靖宜.大數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校智慧圖書館建設(shè)與服務(wù)初探：以醫(yī)學(xué)類高校圖書館為例［J］.河南圖書館學(xué)刊，2024（11）：63-65.

[4]顏麗蓉，儲節(jié)旺，李振延，等.生成式人工智能融入信息資源管理學(xué)科專業(yè)課程教學(xué)的路徑探索研究[J].圖書館雜志，2025（1）：128-138，157.

[5]田欣雨.圖書館利用生成式AI進(jìn)行閱讀推廣的版權(quán)風(fēng)險［J].圖書館界，2024（4）：75-80.

[6]江山.生成式AI技術(shù)在智慧圖書館中的應(yīng)用研究［J].河南圖書館學(xué)刊，2024（6）：128-131.

[7]楊駿.生成式人工智能助推公共圖書館非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護(hù)的功能拓展與法治因應(yīng)［J/OL].（2025-01-10）［2025-01-24].圖書館工作與研究：1-14.https：//doi.org/10. 16384/j.cnki.lwas.20250110. 001.

[8]張記川.圖書館使用類ChatGPT工具的算法歧視及規(guī)制策略［J]．圖書館研究與工作，2025（1）：13-19.

[9]湯珊紅，李曉松，趙柯然，等．生成式人工智能賦能國防科技情報［J].情報理論與實(shí)踐，2023（11）：81-85，99.

（編輯 張碧雪）

Application and challenges of generative artificial intelligence in medical literature retrieval

QIN Zhenming， NONG Jie （Library，Guangxi Medical University，Nanning 53OO21， China）

Abstract：With the rapid growth of the number of medical literature，traditional search methods face challenges such as inefficient and insufficient accuracy.Generative AI technology，especiallylarge language models，has brought new opportunities for medical literatureretrieval.This paper analyzes the key technologiesof generative AI in medical literatureretrieval，including naturallanguage procesing，knowledge graphconstructionand semanticunderstanding. Through practical application scenarios，theadvantages of this technology in improving search eficiency，accuracy and user experience are explored.At the same time，it also points outthe challngesandcountermeasures and suggestions faced bygenerative AI inmedical literature retrieval，and puts forward future development directions，providing reference for promoting research and application in this field.

Key Words： generative AI; medical literature retrieval; information retrieval; application; challnge