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Structured Outputs Enable General-Purpose Large Language Models to Become Medical Experts

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内容提要

本研究提出了一种基于结构化医学推理的方法，以解决大型语言模型在医学问题回答中的错误和不完整性。该方法通过七步认知过程指导模型，实验结果显示在MedLFQA基准上取得了85.8的最高事实性得分，证明了其高效性和可扩展性。

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