Tổng quan mô hình ngôn ngữ lớn và kỹ thuật tăng cường truy xuất trong chẩn đoán bệnh da liễu

Abstract

Nghiên cứu này tiến hành tổng quan hệ thống các công trình từ tháng 1/2023 đến tháng 5/2025 về ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn và kỹ thuật tăng cường truy xuất trong chẩn đoán bệnh da liễu. Từ hơn 40 tài liệu được tìm kiếm trên các cơ sở dữ liệu học thuật, 10 nghiên cứu tiêu biểu đã được phân tích chuyên sâu theo các tiêu chí về mô hình, dữ liệu, hiệu suất và khả năng ứng dụng lâm sàng. Kết quả cho thấy các mô hình ngôn ngữ lớn, đặc biệt khi kết hợp với kỹ thuật tăng cường truy xuất và dữ liệu đa phương thức, có tiềm năng nâng cao hiệu quả chẩn đoán và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, dù vẫn tồn tại các thách thức như hạn chế xử lý hình ảnh y khoa, nguy cơ “hallucination” và vấn đề bảo mật dữ liệu. Nghiên cứu đề xuất hướng phát triển bao gồm tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho da liễu, tăng cường khả năng thị giác y khoa, chuẩn hóa bộ dữ liệu, và triển khai thử nghiệm lâm sàng có kiểm soát, nhằm tiến tới xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán thông minh và tin cậy.