MedRAG

MedRAG – 南洋理工團隊推出的醫(yī)學診斷模型

什么是MedRAG

MedRAG是由南洋理工大學的研究團隊開發(fā)的一種醫(yī)學診斷模型，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)，并通過主動補充提問機制來彌補患者信息的不足。MedRAG在實際臨床數(shù)據(jù)集上的診斷準確率提高了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解析癥狀并提供準確的診斷建議。

MedRAG的主要功能

• 精準診斷支持：MedRAG通過構(gòu)建四層細粒度診斷知識圖譜，能夠依據(jù)疾病表征之間的關(guān)鍵差異進行精準診斷。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，從而精準識別出最相似的癥狀節(jié)點，提取對疾病鑒別最為重要的表征，為精準診斷和個性化的治療方案提供有力支持。
• 智能補充提問：MedRAG具備主動提問機制，能夠自動生成高效且精準的補充問題，幫助醫(yī)生快速彌補信息缺失，從而提高診斷的準確性和可靠性。當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的診斷建議。

MedRAG的技術(shù)原理

• 四層細粒度診斷知識圖譜構(gòu)建：該模型解決了現(xiàn)有醫(yī)學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)學專家知識與大語言模型增強等技術(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；進行臨床癥狀匹配，計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；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。
• 知識圖譜引導的LLM推理：傳統(tǒng)的RAG方法僅依賴檢索到的病例進行診斷生成，而MedRAG通過知識圖譜增強LLM的推理能力。首先基于FAISS構(gòu)建高效索引，精準定位臨床相似病例；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行聯(lián)合推理，生成精準的診斷建議。

MedRAG的項目地址

• 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充提問，幫助醫(yī)生快速獲取關(guān)鍵診斷信息。
• 急診醫(yī)學：在急診醫(yī)學中，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慣，制定個性化的健康管理計劃。
• 醫(yī)學研究：醫(yī)學研究人員可以利用MedRAG快速獲取最新的醫(yī)學研究資料。
• 醫(yī)學教育：教育機構(gòu)可以將MedRAG作為教學工具，幫助學生更好地理解和掌握醫(yī)學知識。
• 醫(yī)院在線咨詢服務：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。

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制彌補信息缺失。
• 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。