助力诊断362种常见疾病！剑桥/牛津/华威大学等提出多Agent大语言模型框架，自动化构建医疗知识图谱

缓解医疗资源紧张现状

原标题：助力诊断362种常见疾病！剑桥/牛津/华威大学等提出多Agent大语言模型框架，自动化构建医疗知识图谱
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：7143字

人工智能辅助医疗诊断：KG4Diagnosis框架及未来展望

本文总结了华威大学、克兰菲尔德大学、剑桥大学和牛津大学研究团队提出的KG4Diagnosis框架，以及人工智能在辅助医疗诊断领域的最新进展和未来应用前景。

1. 全球医疗资源紧张与分级诊疗

全球医疗资源紧张，尤其在基层医疗领域“医生荒”问题突出。分级诊疗模式，即患者先由全科医生初步诊断，再转诊至专科医生，是缓解这一问题的有效方法。然而，医生的时间和精力有限，如何提升诊断效率成为重要课题。

2. KG4Diagnosis框架：模拟分级诊疗

受分级诊疗模式启发，研究团队提出了KG4Diagnosis框架。这是一个分层多智能体框架，模拟全科医生和专科医生协作的医疗系统。该框架包含一个全科医生大语言模型(GPLLM)和多个领域特定专家大语言模型(Consultant-LLMs)，通过GPLLM进行初步评估和分诊，再与专科模型协作进行诊断和治疗建议。

3. KG4Diagnosis框架构建步骤

KG4Diagnosis框架构建包含五个步骤：(1) 输入医疗文本分割处理；(2) 基于语义的实体和关系提取；(3) 构建医学知识图谱；(4) 知识图谱与大语言模型和多代理系统结合，增强诊断推理；(5) 人工引导推理反馈结果。

4. KG4Diagnosis的实际应用与效果

KG4Diagnosis涵盖362种常见疾病，跨越多个医学领域。通过模拟患者、医生和AI之间的对话，展示了其在提供个性化医疗建议方面的能力。其在肥胖症领域的知识图谱，也展现了其专业性和对疾病关联的理解。

5. KG4Diagnosis的创新意义

KG4Diagnosis通过多智能体验证和知识图谱约束，解决了大语言模型在医疗诊断中容易出现“幻觉”的问题，并通过基准测试验证了其有效性。其模拟现实世界分级诊疗系统的创新性，为人工智能辅助医疗诊断提供了新的思路。

6. 医疗知识图谱研究进展

传统的基于规则的医疗知识图谱构建方法缺乏可扩展性，而大语言模型虽然能处理非结构化数据，但存在幻觉和准确性问题。一些研究团队正致力于改进知识图谱构建方法，例如帝国理工学院提出的自我完善增强知识图谱检索方法，以及UIUC提出的BioBRIDGE框架，用于跨模态生物医学知识图谱构建。

7. 人工智能辅助诊断的应用与未来展望

人工智能辅助诊断技术已取得显著进展，并开始进入临床应用。例如，AI辅助眼病筛查系统、AI癌症治疗助手等应用案例，都展现了人工智能在提高诊断效率和准确性方面的潜力。国家医保局将AI辅助诊断列入立项指南，也为其规模化应用奠定了政策基础。未来，人工智能将成为医生重要的辅助工具，进一步提升医疗服务的可及性和质量。

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