2026年7月9日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
免费POC, 零成本试错
FDE知识库

FDE知识库

学习大模型的前沿技术与行业落地应用


收藏

哈佛医学院&辉瑞推出基于知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI

发布日期:2024-10-16 08:01:36 浏览次数: 2730
作者:知识图谱科技

微信搜一搜,关注“知识图谱科技”

概述

哈佛医学院和辉瑞推出了 MedAI,这是一种基于知识图谱的新智能体KGAREVION,旨在改变复杂医学问答的格局。这种创新智能体通过整合LLM的非编码知识和KG的结构化知识,解决了医疗保健领域大型语言模型 (LLM) 的关键缺陷,特别是它们难以检索精确且与上下文相关的信息。通过巧妙地融合结构化和非结构化知识,MedAI 显著提高了医疗信息检索的准确性和可靠性。






  • KGAREVION 结合了大型语言模型 (LLM) 的非编码知识和知识图谱 (KG) 的结构化知识,以解决复杂医学问答中的挑战。KGAREVION 通过“生成阶段(生成医疗三元组)、审查阶段(利用UMLS代码将三元组与知识图谱进行比对验证)、修正阶段(修正不完整或不正确的医疗三元组)和回答阶段(选择最佳答案)。”四个步骤,确保答案的准确性和相关性。

  • KGAREVION 在四个标准医学问答数据集和三个新的具有不同语义复杂性的数据集上均优于其他15个模型,准确率提升超过5.2%。 对答案的顺序和索引不敏感,展现了其鲁棒性。

  • KGAREVION 可以与不同的LLM和KG一起使用,具有很强的适应性和通用性。

  • KGAREVION 在开放式问答设置中也表现出色,并通过消融实验验证了各个模块的有效性。

  • 研究人员创建了新的MedDDx数据集,用于评估模型处理语义复杂答案的能力。 








MedAI 的方法涉及几个关键步骤:






  • 基于LLM的推理。通用LLM(GPT(OpenAI,2024)、LLaMA系列(Dubey等,2024;Touvron等,2023)、Mistral(Jiang等,2023))以及针对生物医学数据进行微调的LLM(BioMedLM(Venigalla等,2022)、Codex(Liévin等,2024)、MedAlpaca(Han等,2023)、Med-PaLM(Singhal等,2023)、PMC-LLaMA(Wu等,2024a))通过利用其丰富的嵌入知识用于医疗推理。其他模型利用LLM的开放式推理能力将查询分解为子任务,逐步得出最终答案,例如思维链(Chain-of-Thought,CoT)(Wei等,2024)、CODEX COT(Gramopadhye等,2024)。但是,这些方法在处理需要多来源特定知识的知识密集型医疗查询时常常显得捉襟见肘。

  • 基于RAG的模型。Self-RAG(Asai等,2024)是一种开创性框架,通过检索和自我反思来增强LLM性能。LLM-AMT(Wang等,2023b)通过将权威医学教科书整合到具有专业知识检索和自我优化技术的大型语言模型中,来改善医学问答。自适应RAG(Jeong等,2024)引入了一种动态RAG框架,根据问题复杂度调整检索策略。然而,其准确性受限于检索知识的质量(Zhang等,2024)。

  • 基于KG的模型。在LLM兴起之前,多个模型(如QAGNN(Yasunaga等,2021)、JointLK(Sun等,2022)和Dragon(Yasunaga等,2022))被开发出来,旨在通过KG以端到端的方式解决医学查询。然而,这些方法难以应用于涉及未见节点或图中不完整知识的问题。此外,KG因其结构化和可靠的信息,已推动研究朝向基于图数据的RAG模型,激励了GraphRAG(Edge等,2024)、KG-RAG(Soman等,2023)和MedGraphRAG(Wu等,2024b)等模型的发展。为提高检索准确性,引入KG-Rank(Yang等,2024)对检索到的三元组进行排名并过滤掉无关知识。此外,GenGround(Shi等,2024)使用生成-再验证(Generate-then-Ground)流程,通过提示LLM验证检索到的知识来定位答案。然而,所有这些方法都过于依赖语义依赖关系,忽视了KG中丰富的结构信息。

  • Knowledge-Graph AGENT (MedAI)视频详细介绍

图:a)KGAREVION的概述。b)在审核动作中微调阶段的架构,其中从知识图谱(KGs)获得的嵌入是结构嵌入,而来自大型语言模型(LLMs)的嵌入是概念嵌入。


53AI,企业落地大模型首选服务商

产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部

加载中...

扫码咨询

扫码登录
登录即表示您同意《53AI网站服务协议》
服务协议

欢迎您使用【53AI 官方网站】(以下简称“本网站”或“我们”)。本《会员服务协议》(以下简称“本协议”)是您(以下简称“会员”或“用户”)与【深圳市博思协创网络科技有限公司】之间关于注册、登录及使用本网站会员服务所订立的法律协议。

在您注册或登录前,请务必审慎阅读、充分理解各条款内容,特别是免除或限制责任的条款、知识产权条款、争议解决条款等。此类条款将以加粗形式提示您注意。 当您通过微信公众号授权、手机验证码验证或其他方式成功登录本网站时,即视为您已完全理解并同意接受本协议的全部内容。

一、 定义

本网站:指由【深圳市博思协创网络科技有限公司】运营的,域名为【53ai.com】的网站及相关移动端页面。

会员服务:指本网站向注册会员提供的知识库文章查阅、内容检索及其他相关增值服务。

知识库内容:指本网站发布的包括但不限于文字、图表、数据、研究报告、行业分析等数字化内容资源。

二、 账号注册与登录

登录方式:本网站支持以下登录方式,您可根据实际情况选择:

微信公众号授权登录:您同意将您的微信OpenID信息授权给本网站,用于创建或关联会员账号。

手机验证码登录:您需提供真实有效的手机号码,并通过短信验证码完成身份验证与登录/注册。

账号安全:您的账号仅限您本人使用,禁止赠与、借用、租用、转让或售卖。因您保管不善导致的账号被盗、密码泄露等损失,由您自行承担。

实名认证:根据相关法律法规要求,我们可能要求您在特定功能下完成实名认证。如您拒绝提供,可能无法使用部分或全部服务。

未成年人保护:若您未满18周岁,请在法定监护人的陪同下阅读本协议,并在征得监护人同意后使用本服务。

三、 服务内容与规范

知识库查阅权限:会员登录后,有权按照其会员等级对应的权限范围,在线浏览、检索本网站知识库中的相关文章及内容。

服务变更:我们有权根据业务发展需要,调整、变更或终止部分服务内容,并将以网站公告、公众号消息等方式提前通知。

禁止行为:您在使用服务时不得实施以下行为:

利用技术手段批量爬取、下载、转存知识库内容;

将知识库内容用于商业目的或未经授权地向第三方传播;

干扰本网站正常运行或侵犯其他用户合法权益;

发布违法违规信息或从事违反公序良俗的活动。

四、 知识产权声明

权利归属:本网站知识库中的排版设计、软件代码等内容的知识产权均归【公司全称】或原权利人所有,受《中华人民共和国著作权法》等法律保护。

有限许可:本网站授予会员一项非独占、不可转让、不可转授权的普通许可,仅限于个人学习、研究之目的在线查阅知识库内容。

侵权追责:未经书面许可,任何单位或个人不得以任何形式复制、转载、摘编、镜像、汇编或以其他方式使用上述内容。一经发现,我们保留追究其法律责任的权利。

五、 个人信息保护

我们重视对您个人信息的保护。关于我们如何收集、使用、存储和保护您的个人信息,请单独阅读 《隐私政策》。

您通过微信公众号授权或手机号验证所提供的信息,我们将严格按照《个人信息保护法》的规定处理,仅用于身份识别、服务提供及安全验证等必要用途。

您可以随时通过网站设置或联系客服行使查阅、更正、删除个人信息及撤回授权同意的权利。

六、 免责声明

内容准确性:知识库内容仅供参考,不构成专业建议。我们不对其完整性、准确性、时效性作任何明示或暗示的保证,您应自行判断并承担使用风险。

不可抗力:因自然灾害、政策法规变化、网络故障、第三方平台接口异常(如微信接口维护、运营商短信通道故障)等不可抗力导致的服务中断或延迟,我们不承担违约责任。

第三方链接:本网站可能包含指向第三方网站的链接,该等网站的内容和服务不受我们控制,请您自行甄别风险。

七、 违约责任

如您违反本协议约定,我们有权视情节采取警告、限制功能、暂停服务、注销账号等措施,并保留要求赔偿损失的权利。

如因您的违约行为导致我们遭受行政处罚、第三方索赔或商誉损失,您应承担全部赔偿责任(包括但不限于罚款、赔偿金、律师费、公证费等)。

八、 法律适用与争议解决

本协议的订立、执行和解释均适用中华人民共和国大陆地区法律。

因本协议产生的或与本协议有关的任何争议,双方应友好协商解决;协商不成的,任何一方均可向【公司所在地】有管辖权的人民法院提起诉讼。

九、 其他

本协议构成双方就本服务达成的完整协议,取代此前任何口头或书面约定。

本协议任一条款被认定为无效或不可执行的,不影响其他条款的效力。

我们对本协议享有最终解释权,并在法律允许的范围内保留随时修改的权利。修改后的协议一经公布即生效,继续使用服务即视为同意修订内容。


已查阅