Retrieval-Augmented Pipeline for Clinical Pharmacology: From MeSH-Based Queries to Local LLM Answers
(2026) EITL05 20252Department of Electrical and Information Technology
- Abstract
- This thesis investigates the extent to which literature search and summarisation in
clinical pharmacology can be partially automated by utilising a locally deployed
Large Language Model (LLM) coupled with a Retrieval-Augmented Generation
(RAG) component, designed as a free-text clinical decision support tool for medi-
cal experts. The thesis aims to develop a prototype system consisting of a locally
deployed LLM coupled with an API to PubMed. The prototype system success-
fully converted free text clinical questions into structured search queries, retrieving
relevant articles, to support clinical decision-making. The workflow analysis en-
abled the development of partly automated search strategies that reflect the clinical
... (More) - This thesis investigates the extent to which literature search and summarisation in
clinical pharmacology can be partially automated by utilising a locally deployed
Large Language Model (LLM) coupled with a Retrieval-Augmented Generation
(RAG) component, designed as a free-text clinical decision support tool for medi-
cal experts. The thesis aims to develop a prototype system consisting of a locally
deployed LLM coupled with an API to PubMed. The prototype system success-
fully converted free text clinical questions into structured search queries, retrieving
relevant articles, to support clinical decision-making. The workflow analysis en-
abled the development of partly automated search strategies that reflect the clinical
workflow. The locally deployed RAG developed by Morphik, coupled with ColPali
embeddings improved multimodal processing, enhancing retrieval quality. Clear
guidelines must be established regarding when and how it should be disclosed that
an AI system contributed to a patient’s treatment plan, either for individual pa-
tients or for broader clinical recommendations. This work addresses a real and
pressing need to enhance workflows with AI-assisted tools, without compromising
on quality or accountability. (Less) - Popular Abstract (Swedish)
- Denna kandidatuppsats undersöker i vilken utsträckning litteratursökning och
sammanfattning inom klinisk farmakologi kan delvis automatiseras genom använd-
ning av en lokalt implementerad språkmodell (LLM) i kombination med en Hämt-
ningsförbättrad generering (RAG)-komponent, utformad som ett fritextbaserat
kliniskt beslutsstöd för medicinska experter. Kandidatuppsatsen syftar till att
utveckla en prototyp bestående av en lokalt implementerad språkmodell kop-
plad till ett gränssnitt mot PubMed. Prototypen kunde framgångsrikt omvandla
kliniska frågor i fritext till strukturerade sökfrågor och hämta relevanta artiklar för
att stödja kliniskt beslutsfattande. Arbetsflödesanalysen möjliggjorde utvecklin-
gen av delvis automatiserade... (More) - Denna kandidatuppsats undersöker i vilken utsträckning litteratursökning och
sammanfattning inom klinisk farmakologi kan delvis automatiseras genom använd-
ning av en lokalt implementerad språkmodell (LLM) i kombination med en Hämt-
ningsförbättrad generering (RAG)-komponent, utformad som ett fritextbaserat
kliniskt beslutsstöd för medicinska experter. Kandidatuppsatsen syftar till att
utveckla en prototyp bestående av en lokalt implementerad språkmodell kop-
plad till ett gränssnitt mot PubMed. Prototypen kunde framgångsrikt omvandla
kliniska frågor i fritext till strukturerade sökfrågor och hämta relevanta artiklar för
att stödja kliniskt beslutsfattande. Arbetsflödesanalysen möjliggjorde utvecklin-
gen av delvis automatiserade sökstrategier som speglar det kliniska arbetsflödet.
Den lokalt implementerade RAG-komponenten, utvecklad av Morphik och kom-
binerad med ColPali-inbäddningar, förbättrade den multimodala bearbetningen
och kvaliteten på hämtningen. Det krävs tydliga riktlinjer för när och hur det ska
redovisas att ett AI-system har bidragit till en patients behandlingsplan, antingen
för enskilda patienter eller för bredare kliniska rekommendationer. Detta arbete
tillmötesgår ett verkligt och angeläget behov av att effektivisera arbetsflöden med
AI-assisterade verktyg utan att kompromissa med kvalitet eller ansvarstagande. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9217999
- author
- Lysén, Martin LU and Andersson, Therese LU
- supervisor
- organization
- alternative title
- Retrieval-Augmented Pipeline för Klinisk Farmakologi: Från MeSH-Baserade Frågor till Lokala LLM-Svar
- course
- EITL05 20252
- year
- 2026
- type
- M2 - Bachelor Degree
- subject
- keywords
- ColPali, Information Retrieval, Large Language Models, Morphik, Retrieval Augmented Generation, PubMed
- report number
- LU/LTH-EIT 2026-1107
- language
- English
- id
- 9217999
- date added to LUP
- 2026-01-12 13:14:59
- date last changed
- 2026-01-12 13:14:59
@misc{9217999,
abstract = {{This thesis investigates the extent to which literature search and summarisation in
clinical pharmacology can be partially automated by utilising a locally deployed
Large Language Model (LLM) coupled with a Retrieval-Augmented Generation
(RAG) component, designed as a free-text clinical decision support tool for medi-
cal experts. The thesis aims to develop a prototype system consisting of a locally
deployed LLM coupled with an API to PubMed. The prototype system success-
fully converted free text clinical questions into structured search queries, retrieving
relevant articles, to support clinical decision-making. The workflow analysis en-
abled the development of partly automated search strategies that reflect the clinical
workflow. The locally deployed RAG developed by Morphik, coupled with ColPali
embeddings improved multimodal processing, enhancing retrieval quality. Clear
guidelines must be established regarding when and how it should be disclosed that
an AI system contributed to a patient’s treatment plan, either for individual pa-
tients or for broader clinical recommendations. This work addresses a real and
pressing need to enhance workflows with AI-assisted tools, without compromising
on quality or accountability.}},
author = {{Lysén, Martin and Andersson, Therese}},
language = {{eng}},
note = {{Student Paper}},
title = {{Retrieval-Augmented Pipeline for Clinical Pharmacology: From MeSH-Based Queries to Local LLM Answers}},
year = {{2026}},
}