В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная архитектура иерархической модели на базе больших языковых моделей (LLM) с использованием технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) для управления диабетической болезнью почек (ДКБ). Основная цель разработки — преодоление проблемы «галлюцинаций» ИИ и обеспечение строгого соответствия актуальным медицинским протоколам. Методология включает многоуровневый процесс извлечения знаний, где модель сначала обращается к верифицированным клиническим руководствам, а затем формирует персонализированные рекомендации. Результаты показывают, что использование иерархического RAG значительно повышает точность ответов и безопасность предложенных терапевтических стратегий по сравнению со стандартными LLM. Данная технология позволяет минимизировать риски неверного назначения препаратов и обеспечивает высокую степень доверия к автоматизированным системам поддержки принятия врачебных решений. Внедрение подобных моделей в клиническую практику может существенно оптимизировать ведение пациентов с хроническими заболеваниями почек.