图片

本文介绍了一种名为“卡雷” 的新框架，它将知识图谱（KG）群级检索与大语言模型（LLM）推理相结合，用于优化和增强医疗预测，不仅提高了预测的准确性，还使医疗预测更加可解释且符合临床语境。

随着大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的革命性进展，其在医疗健康领域的应用潜力逐渐显现。大语言模型能够从海量医疗数据中提取有价值的洞见，从而辅助临床决策。然而，大语言模型在处理专业医学知识时仍面临诸多挑战，如产生幻觉和缺乏细粒度的背景医学知识，这限制了其在诸如临床诊断等高风险医疗应用中的表现。传统的检索增强生成（RAG）技术虽然旨在通过检索外部知识来减轻幻觉问题，但在医疗应用中往往检索到的信息虽然在潜在空间中语义相似，但未能提供有意义的临床洞见，导致医疗预测的结果不理想。

图片

为了解决这一问题，“卡雷”框架通过构建和检索多源医学概念知识图谱，动态丰富患者数据，并利用这些丰富的上下文生成逐步推理链，从而提高临床任务的可解释性和预测准确性。“卡雷”的关键创新点包括：（1）一种密集的医学知识结构化方法，能够准确检索相关信息，与传统方法不同，“卡雷”专注于结构化密集且细粒度的医学知识，针对每个患者的具体情况量身定制。（2）一种动态知识检索机制，能够根据患者背景提供有针对性的多方面医学洞见，这与传统检索增强生成模型基于表面相似性检索信息的方式形成鲜明对比，后者往往会忽略重要的临床细节。（3）一种推理增强的预测框架，利用这些丰富的背景产生准确且可解释的临床预测，使得临床预测更加透明可信。

图片

研究人员使用MIMIC-III和MIMIC-IV数据集（这些数据集包含了大量的电子病历数据）对“卡雷”框架进行了实验，评估了“卡雷”框架在医院死亡率和再入院预测任务上的性能。实验结果表明，“卡雷”在住院死亡率和再入院预测任务上显著优于现有最佳模型，分别在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上提高了10.8-15.0%和12.6-12.7%的预测准确性。此外，“卡雷”框架不仅预测准确率高，还展示了其在解释性和信任度方面的优势，通过生成详细的推理链，增强了临床预测的可信度。

图片

综上所述，“卡雷”框架通过巧妙地结合知识图谱集群检索和大语言模型推理，有效地解决了现有大语言模型模型在医疗预测中存在的幻觉和缺乏细粒度医学知识的问题，在提高预测准确性的同时，也增强了预测的可解释性和可信度，为临床决策支持系统提供了新的思路和方法。该文的创新之处在于其提出的密集医学知识结构、动态知识检索机制和推理增强预测框架，这些创新共同促进了“卡雷”框架在医疗预测任务上的优异表现。未来研究可以进一步探索如何扩展“卡雷”框架以处理更多类型的医疗数据和预测任务，以及如何进一步提高其可解释性和鲁棒性。
如需要《利用知识图谱集群检索进行推理增强的医疗预测》（英文，共39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。

图片


图片


图片

★ 每日鲜鸡汤  ★

People with low cognitive abilities and ignorant people are both low-level individuals, and such people fear power rather than virtue. 认知低的人和无知的人都是低层次的人，而这类人畏威不畏德。早上好！

图片