FIND: 基于细粒度信息密度指导的自适应检索增强生成用于疾病诊断

本研究解决了现有检索增强方法在评估任务难度和检索决策方面的不足，无法满足临床效率与准确性的平衡需求。提出的FIND框架通过引入细粒度自适应控制模块，根据输入的信息密度判断是否需要检索，从而优化检索过程，并在临床场景中提高可靠性。实验结果显示，FIND在三个中国电子病历数据集上明显优于多种基线方法，展示了其在临床诊断任务中的有效性。