本研究提出了一种基于电子健康记录的经验检索增强框架（ExpRAG），旨在提高大型语言模型在临床应用中的可靠性。实验结果显示，ExpRAG在医疗推理中比传统方法提高了5.2%的准确性，强调了案例知识在医疗决策中的重要性。

Experience Retrieval-Augmentation Technology Based on Electronic Health Records Enables Accurate Discharge Quality Assessment
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