MedRAG

MedRAG – 南洋理工团队推出的医学诊断模型

什么是MedRAG

MedRAG是由南洋理工大学的研究团队开发的一种医学诊断模型，它通过结合知识图谱推理来提升大型语言模型（LLM）的诊断能力。该模型构建了一个四层的细粒度诊断知识图谱，能够精确分类不同的病症表现，并通过主动补充提问机制来弥补患者信息的不足。MedRAG在实际临床数据集上的诊断准确率提高了11.32%，展现出良好的泛化能力，适用于多种LLM基础模型。此外，MedRAG支持多模态输入，能够实时解析症状并提供准确的诊断建议。

MedRAG的主要功能

• 精准诊断支持：MedRAG通过构建四层细粒度诊断知识图谱，能够依据疾病表征之间的关键差异进行精准诊断。它利用诊断差异知识图谱搜索模块，将患者症状与知识图谱中的诊断特征相匹配，从而精准识别出最相似的症状节点，提取对疾病鉴别最为重要的表征，为精准诊断和个性化的治疗方案提供有力支持。
• 智能补充提问：MedRAG具备主动提问机制，能够自动生成高效且精准的补充问题，帮助医生快速弥补信息缺失，从而提高诊断的准确性和可靠性。当患者提供的信息不足以明确某些疾病时，模型会生成针对性的追问，以完善症状描述。
• 高效的患者信息解析：在用户界面设计上，MedRAG支持多种输入方式，包括无干扰的语音问诊、文本输入以及电子健康记录上传，确保医生可以快速录入患者信息。系统会实时解析症状，并在本地病例库中检索相似病例，结合知识图谱推理生成精准的诊断建议。

MedRAG的技术原理

• 四层细粒度诊断知识图谱构建：该模型解决了现有医学知识库在粒度和特定疾病症状对比信息上的不足。研究者通过疾病聚类、层次聚合、语义嵌入、医学专家知识与大语言模型增强等技术，构建了包括疾病类别、亚类别、具体疾病名称和疾病特征的四层知识图谱。
• 诊断差异知识图谱搜索：用于匹配患者症状与知识图谱中的诊断特征。其核心流程包括临床特征分解，即将患者描述拆解为症状表征；进行临床症状匹配，计算患者症状与知识图谱特征的相似度，定位最相似的症状节点；向上遍历知识图谱，找到最相关的疾病类别；提取诊断关键特征，识别对疾病鉴别至关重要的表征。
• 知识图谱引导的LLM推理：传统的RAG方法仅依赖检索到的病例进行诊断生成，而MedRAG通过知识图谱增强LLM的推理能力。首先基于FAISS构建高效索引，精准定位临床相似病例；随后匹配关键诊断特征，提取患者最具鉴别力的表征信息；最后通过LLM融合检索到的病例信息、诊断差异知识图谱与患者信息进行联合推理，生成精准的诊断建议。

MedRAG的项目地址

• Github仓库：https://github.com/SNOWTEAM2023/MedRAG
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.04413

MedRAG的应用场景

• 智能健康助手：MedRAG能够根据知识图谱推理生成智能补充提问，帮助医生快速获取关键诊断信息。
• 急诊医学：在急诊医学中，MedRAG可以迅速分析患者症状并提供初步诊断建议，缩短诊疗时间。
• 慢性病管理：MedRAG能够依据患者的病史和生活习惯，制定个性化的健康管理计划。
• 医学研究：医学研究人员可以利用MedRAG快速获取最新的医学研究资料。
• 医学教育：教育机构可以将MedRAG作为教学工具，帮助学生更好地理解和掌握医学知识。
• 医院在线咨询服务：医院可以使用MedRAG模型为患者提供24小时在线医疗咨询服务。

常见问题

• MedRAG的主要优势是什么？ MedRAG通过结合知识图谱和大语言模型，提升了诊断的准确性和可靠性，尤其在信息不足的情况下，能够通过主动提问机制弥补信息缺失。
• MedRAG支持什么样的输入方式？ MedRAG支持多模态输入，具体包括无干扰的语音问诊、文本输入以及电子健康记录的上传。
• 如何获取MedRAG的最新版本？ 您可以访问MedRAG的Github仓库和arXiv技术论文，以获取最新的版本和相关资料。