《自适应知识图谱优化医学问答：弥合大语言模型与不断演进的医学知识之间的鸿沟》2025年2月26日《自适应知识图谱优化医学问答：弥合大语言模型与不断演进的医学知识之间的鸿沟》一文探讨了大语言模型在医学问答领域的应用及其面临的挑战，并提出了一种创新的解决方案——自适应医学图谱-检索增强生成模型（AMG-RAG）。该方案旨在通过自动化构建和持续更新医学知识图谱，结合思维链（CoT）推理，提高医学问答系统的准确性和时效性。文章开篇指出，大语言模型在处理庞大的临床数据和医学文献方面取得了显著进展，极大地推动了医学问答系统的发展，而传统的知识图谱（KG）虽然提供了结构化的医学信息表示，但构建和维护这些图谱既耗时又昂贵，尤其是在医学这样一个动态变化的领域。为了解决这一难题，本文提出了一个AMG-RAG框架。AMG-RAG框架的核心在于其自动化的医学知识图谱构建和更新机制。该机制利用大语言模型智能体和领域特定的搜索工具，动态生成包含描述性元数据、置信度分数和相关性指标的医学知识图谱。这些图谱不仅大幅减少了传统上构建和更新知识图谱所需的手工劳动，而且确保了与最新医学进展的同步。通过结合大语言模型和领域特定的搜索工具，AMG-RAG能够实时地整合最新的医学信息，从而提高了问答系统的时效性。在AMG-RAG框架中，医学知识图谱被无缝集成到基于“检索增强生成（RAG）”的管道中。新的和更新的图谱实体被连续馈送到大语言模型问答模块中，确保响应能够基于最新且上下文相关的医学信息。这种集成方式使得问答系统能够更准确地回答复杂的医学问题，同时提高了答案的置信度和可解释性。文章进一步阐述了医学知识图谱在构建过程中的关键特征。首先，图谱中的节点和关系是根据搜索项、上下文信息以及从PubMed等搜索引擎衍生的关系而动态生成的。这种动态生成机制确保了图谱的时效性和相关性。其次，图谱包括节点之间的正向和反向关系，这有助于增强图谱对于多样化查询的实用性。此外，每个关系都附有描述性注释和置信度分数，这有助于量化关联的强度并提高推理的准确性。最后，图谱被存储在Neo4j数据库中，利用其基于图谱的查询能力进行高效的分析和检索。为了验证AMG-RAG框架的有效性和可靠性，研究人员进行了一系列的实验。实验结果表明，AMG-RAG在MEDQA和MEDMCQA数据集上取得了显著的性能提升。与可比模型和规模更大的模型相比，AMG-RAG在F1分数和准确率方面均表现出色。这些结果不仅证实了AMG-RAG在医学问答方面的卓越性能，还展示了其在实际应用中的潜力。除了性能评估外，文章还对医学知识图谱的准确性和鲁棒性进行了深入的分析。通过分析专家盲审和大语言模型分析的结果，研究人员发现图谱中的关系与医学专家的判断高度一致。这表明图谱不仅易于人类理解，而且能够被先进的大语言模型有效利用，成为医学问答和临床决策不可或缺的工具。综上所述，本文提出了一种创新的解决方案，通过自动化构建和持续更新医学知识图谱，结合思维链推理，显著提高了医学问答系统的准确性和时效性。该方案不仅解决了医学知识快速演变带来的挑战，而且为医学问答和决策制定提供了有力支持。随着医学知识的不断发展和大语言模型技术的持续进步，AMG-RAG框架有望在医学领域发挥更大的作用。如需要《自适应知识图谱优化医学问答：弥合大语言模型与不断演进的医学知识之间的鸿沟》（英文，共17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。★ 每日鲜鸡汤 ★You can't always have a good day. But you can always face a bad day with a good attitude. 你无法天天皆顺遂，但总可以用良好的心态去面对逆境之日。早上好！
