MedRAG

MedRAG – 南洋理工團(tuán)隊(duì)推出的醫(yī)學(xué)診斷模型

什么是MedRAG

MedRAG是由南洋理工大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一種醫(yī)學(xué)診斷模型，它通過結(jié)合知識圖譜推理來提升大型語言模型（LLM）的診斷能力。該模型構(gòu)建了一個四層的細(xì)粒度診斷知識圖譜，能夠精確分類不同的病癥表現(xiàn)，并通過主動補(bǔ)充提問機(jī)制來彌補(bǔ)患者信息的不足。MedRAG在實(shí)際臨床數(shù)據(jù)集上的診斷準(zhǔn)確率提高了11.32%，展現(xiàn)出良好的泛化能力，適用于多種LLM基礎(chǔ)模型。此外，MedRAG支持多模態(tài)輸入，能夠?qū)崟r解析癥狀并提供準(zhǔn)確的診斷建議。

MedRAG的主要功能

• 精準(zhǔn)診斷支持：MedRAG通過構(gòu)建四層細(xì)粒度診斷知識圖譜，能夠依據(jù)疾病表征之間的關(guān)鍵差異進(jìn)行精準(zhǔn)診斷。它利用診斷差異知識圖譜搜索模塊，將患者癥狀與知識圖譜中的診斷特征相匹配，從而精準(zhǔn)識別出最相似的癥狀節(jié)點(diǎn)，提取對疾病鑒別最為重要的表征，為精準(zhǔn)診斷和個性化的治療方案提供有力支持。
• 智能補(bǔ)充提問：MedRAG具備主動提問機(jī)制，能夠自動生成高效且精準(zhǔn)的補(bǔ)充問題，幫助醫(yī)生快速彌補(bǔ)信息缺失，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。當(dāng)患者提供的信息不足以明確某些疾病時，模型會生成針對性的追問，以完善癥狀描述。
• 高效的患者信息解析：在用戶界面設(shè)計(jì)上，MedRAG支持多種輸入方式，包括無干擾的語音問診、文本輸入以及電子健康記錄上傳，確保醫(yī)生可以快速錄入患者信息。系統(tǒng)會實(shí)時解析癥狀，并在本地病例庫中檢索相似病例，結(jié)合知識圖譜推理生成精準(zhǔn)的診斷建議。

MedRAG的技術(shù)原理

• 四層細(xì)粒度診斷知識圖譜構(gòu)建：該模型解決了現(xiàn)有醫(yī)學(xué)知識庫在粒度和特定疾病癥狀對比信息上的不足。研究者通過疾病聚類、層次聚合、語義嵌入、醫(yī)學(xué)專家知識與大語言模型增強(qiáng)等技術(shù)，構(gòu)建了包括疾病類別、亞類別、具體疾病名稱和疾病特征的四層知識圖譜。
• 診斷差異知識圖譜搜索：用于匹配患者癥狀與知識圖譜中的診斷特征。其核心流程包括臨床特征分解，即將患者描述拆解為癥狀表征；進(jìn)行臨床癥狀匹配，計(jì)算患者癥狀與知識圖譜特征的相似度，定位最相似的癥狀節(jié)點(diǎn)；向上遍歷知識圖譜，找到最相關(guān)的疾病類別；提取診斷關(guān)鍵特征，識別對疾病鑒別至關(guān)重要的表征。
• 知識圖譜引導(dǎo)的LLM推理：傳統(tǒng)的RAG方法僅依賴檢索到的病例進(jìn)行診斷生成，而MedRAG通過知識圖譜增強(qiáng)LLM的推理能力。首先基于FAISS構(gòu)建高效索引，精準(zhǔn)定位臨床相似病例；隨后匹配關(guān)鍵診斷特征，提取患者最具鑒別力的表征信息；最后通過LLM融合檢索到的病例信息、診斷差異知識圖譜與患者信息進(jìn)行聯(lián)合推理，生成精準(zhǔn)的診斷建議。

MedRAG的項(xiàng)目地址

• Github倉庫：https://github.com/SNOWTEAM2023/MedRAG
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2502.04413

MedRAG的應(yīng)用場景

• 智能健康助手：MedRAG能夠根據(jù)知識圖譜推理生成智能補(bǔ)充提問，幫助醫(yī)生快速獲取關(guān)鍵診斷信息。
• 急診醫(yī)學(xué)：在急診醫(yī)學(xué)中，MedRAG可以迅速分析患者癥狀并提供初步診斷建議，縮短診療時間。
• 慢性病管理：MedRAG能夠依據(jù)患者的病史和生活習(xí)慣，制定個性化的健康管理計(jì)劃。
• 醫(yī)學(xué)研究：醫(yī)學(xué)研究人員可以利用MedRAG快速獲取最新的醫(yī)學(xué)研究資料。
• 醫(yī)學(xué)教育：教育機(jī)構(gòu)可以將MedRAG作為教學(xué)工具，幫助學(xué)生更好地理解和掌握醫(yī)學(xué)知識。
• 醫(yī)院在線咨詢服務(wù)：醫(yī)院可以使用MedRAG模型為患者提供24小時在線醫(yī)療咨詢服務(wù)。

常見問題

• MedRAG的主要優(yōu)勢是什么？ MedRAG通過結(jié)合知識圖譜和大語言模型，提升了診斷的準(zhǔn)確性和可靠性，尤其在信息不足的情況下，能夠通過主動提問機(jī)制彌補(bǔ)信息缺失。
• MedRAG支持什么樣的輸入方式？ MedRAG支持多模態(tài)輸入，具體包括無干擾的語音問診、文本輸入以及電子健康記錄的上傳。
• 如何獲取MedRAG的最新版本？ 您可以訪問MedRAG的Github倉庫和arXiv技術(shù)論文，以獲取最新的版本和相關(guān)資料。