緩解醫療資源緊張現狀

原標題：助力診斷362種常見疾病！劍橋/牛津/華威大學等提出多Agent大語言模型框架，自動化構建醫療知識圖譜
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：7143字

人工智能輔助醫療診斷：KG4Diagnosis框架及未來展望

本文總結了華威大學、克蘭菲爾德大學、劍橋大學和牛津大學研究團隊提出的KG4Diagnosis框架，以及人工智能在輔助醫療診斷領域的最新進展和未來應用前景。

1. 全球醫療資源緊張與分級診療

全球醫療資源緊張，尤其在基層醫療領域“醫生荒”問題突出。分級診療模式，即患者先由全科醫生初步診斷，再轉診至專科醫生，是緩解這一問題的有效方法。然而，醫生的時間和精力有限，如何提升診斷效率成為重要課題。

2. KG4Diagnosis框架：模擬分級診療

受分級診療模式啟發，研究團隊提出了KG4Diagnosis框架。這是一個分層多智能體框架，模擬全科醫生和專科醫生協作的醫療系統。該框架包含一個全科醫生大語言模型(GPLLM)和多個領域特定專家大語言模型(Consultant-LLMs)，通過GPLLM進行初步評估和分診，再與專科模型協作進行診斷和治療建議。

3. KG4Diagnosis框架構建步驟

KG4Diagnosis框架構建包含五個步驟：(1) 輸入醫療文本分割處理；(2) 基于語義的實體和關系提取；(3) 構建醫學知識圖譜；(4) 知識圖譜與大語言模型和多代理系統結合，增強診斷推理；(5) 人工引導推理反饋結果。

4. KG4Diagnosis的實際應用與效果

KG4Diagnosis涵蓋362種常見疾病，跨越多個醫學領域。通過模擬患者、醫生和AI之間的對話，展示了其在提供個性化醫療建議方面的能力。其在肥胖癥領域的知識圖譜，也展現了其專業性和對疾病關聯的理解。

5. KG4Diagnosis的創新意義

KG4Diagnosis通過多智能體驗證和知識圖譜約束，解決了大語言模型在醫療診斷中容易出現“幻覺”的問題，并通過基準測試驗證了其有效性。其模擬現實世界分級診療系統的創新性，為人工智能輔助醫療診斷提供了新的思路。

6. 醫療知識圖譜研究進展

傳統的基于規則的醫療知識圖譜構建方法缺乏可擴展性，而大語言模型雖然能處理非結構化數據，但存在幻覺和準確性問題。一些研究團隊正致力于改進知識圖譜構建方法，例如帝國理工學院提出的自我完善增強知識圖譜檢索方法，以及UIUC提出的BioBRIDGE框架，用于跨模態生物醫學知識圖譜構建。

7. 人工智能輔助診斷的應用與未來展望

人工智能輔助診斷技術已取得顯著進展，并開始進入臨床應用。例如，AI輔助眼病篩查系統、AI癌癥治療助手等應用案例，都展現了人工智能在提高診斷效率和準確性方面的潛力。國家醫保局將AI輔助診斷列入立項指南，也為其規模化應用奠定了政策基礎。未來，人工智能將成為醫生重要的輔助工具，進一步提升醫療服務的可及性和質量。

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