《医学推理：利用知识图谱提升大语言模型的医学推理能力》

《医学推理：利用知识图谱提升大语言模型的医学推理能力》一文提出了一种名为“医学推理”的创新框架，旨在通过知识图谱增强大语言模型在医学推理任务中的表现。该框架通过将临床问答对转化为逻辑严密的“思维路径”，显著提升了模型在复杂医学问题中的诊断准确性和可解释性。本文详细介绍了“医学推理”的设计原理、技术实现、实验评估及其在医学推理领域的应用潜力。

引言

在医学领域，诊断和治疗规划需要精确而复杂的推理能力，特别是在涉及生命攸关的决策时。然而，现有的通用大型语言模型在医学推理任务中往往面临推理过程不透明和事实性错误频发的问题。为解决这一问题，“医学推理”框架应运而生，它通过整合知识图谱，为大语言模型提供可验证、可解释的医学推理步骤。

“医学推理”框架设计

1、数据生成管道

“医学推理”框架的核心在于其数据生成管道，该管道通过以下步骤将临床问答对转化为高质量的推理链：

（1）实体提取与映射：首先，利用大语言模型从问题和答案中提取医学实体，并将这些实体映射到知识图谱中的相应节点。映射过程包括精确匹配、相似度匹配和基于大语言模型的选择三个阶段，以确保实体映射的准确性。

（2）推理路径搜索与修剪：在知识图谱中搜索连接问题和答案实体的最短路径，并通过大语言模型修剪与当前问题不相关的路径，以保留最相关的推理路径。

（3）推理链生成与质量过滤：利用保留的推理路径作为结构化支架，指导大语言模型生成医学上合理的推理链解释。最后，通过质量过滤步骤，确保只有逻辑上合理且与知识图谱一致的推理链被保留。

2、 知识图谱的整合

“医学推理”框架采用PrimeKG作为知识图谱基础，该图谱包含了丰富的医学实体及其关系，为推理链的生成提供了权威的知识支持。通过知识图谱的整合，“医学推理”确保了每一步推理都有医学文献的支撑，从而提高了推理的可靠性和准确性。

实验评估

1、实验设置

实验中，“医学推理”框架在多个医学基准数据集上进行了评估，包括一些常见医学基准，以及一些具有挑战性的临床基准。实验选择了多个7-8B参数的大语言模型作为基线模型，并通过监督微调的方式评估“医学推理”数据集对模型性能的提升效果。

2、实验结果

实验结果表明，通过“医学推理”数据集进行微调的大语言模型在多个医学基准数据集上的性能显著提升。特别是在复杂临床场景中，“医学推理-8B” 模型的表现尤为突出，其平均准确率达到了57.3%，超越了其他所有基线模型。此外，专家评估也证实了“医学推理”生成的推理链在准确性和可理解性上显著优于现有方法。

3、消融研究

为评估质量过滤步骤对模型性能的影响，实验还进行了消融研究。结果表明，移除质量过滤步骤后，模型性能平均下降了1.1%，进一步证明了质量过滤在确保推理链质量方面的重要性。

应用潜力与未来展望

“医学推理”框架在医学推理领域展现出巨大的应用潜力。首先，它可用于辅助医生进行复杂疾病的诊断和治疗规划，提高诊断的准确性和效率。其次，“医学推理”生成的推理链具有高度的可解释性，有助于增强患者对治疗方案的信任和理解。

未来，研究团队计划进一步扩展知识图谱的覆盖范围，并探索多模态医学推理（如结合影像与文本）的可能性。此外，他们还将关注“医学推理”框架在远程医疗、个性化医疗等领域的应用潜力，以推动医学人工智能的进一步发展。

结论

《医学推理：利用知识图谱提升大语言模型的医学推理能力》一文提出了一种创新的医学推理增强框架，通过整合知识图谱和大语言模型，显著提升了大语言模型在医学推理任务中的表现。实验结果表明，“医学推理”框架在多个医学基准数据集上取得了显著的性能提升，并展现出在复杂临床场景中的巨大应用潜力。未来，随着知识图谱的不断扩展和多模态推理技术的探索，“医学推理”框架有望在医学人工智能领域发挥更加重要的作用。

如需要《医学推理：利用知识图谱提升大语言模型的医学推理能力》（英文，共18页），请在本微信公众号中赞赏（点喜欢或稀罕作者后按本公众号设定打赏）后，发来email地址索取。