MedRAG：南洋理工团队推出的医学诊断模型

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MedRAG是什么

MedRAG是由南洋理工大学研究团队提出的一种先进的医学诊断模型。该系统通过整合知识图谱推理技术与大语言模型（LLM），显著提升了医学诊断的准确性和智能化水平。其核心创新在于构建了一个多层次的细粒度诊断知识网络，能够精确识别和分类各种病症的表现特征，并通过主动提问机制填补患者信息中的空白区域。MedRAG在真实临床数据集上的诊断准确率提高了11.32%，展现出强大的泛化能力，可兼容多种不同的LLM基础模型。此外，MedRAG还支持多模态输入形式，能够实时解析患者的症状信息并生成个性化的诊断建议。

MedRAG的主要功能

精准诊断支持： MedRAG通过构建四层细粒度的诊断知识图谱，能够根据疾病之间的关键差异性进行精确识别。系统利用诊断差异知识图谱搜索模块，将患者的症状与知识库中的特征进行匹配，精准定位最相关的症状节点，并识别对疾病鉴别最重要的表征，从而为制定个性化治疗方案提供可靠依据。
智能补充提问： MedRAG配备了主动诊断提问功能，能够自动生成高效且精准的补充问题，帮助医生快速收集缺失信息，提升诊断的准确性和可靠性。当患者提供的症状不足以区分某些疾病时，系统会自动提示并生成有针对性的追问，进一步完善症状描述。
高效的患者信息解析： 在用户界面设计上，MedRAG支持多种输入模式，包括无打扰的语音监控、文本输入以及电子健康记录上传。医生可以快速录入患者信息，系统则实时解析症状，并在本地病例库中检索相似案例，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： 研究团队解决了现有医学知识库颗粒度过粗的问题，通过疾病聚类、层次聚合、语义嵌入以及结合医学专家知识和大语言模型增强等技术手段，构建了一个包含疾病类别、亚类别、具体疾病名称及其特征的四层结构化知识图谱。
诊断差异知识图谱搜索： 该模块用于匹配患者症状与知识图谱中的诊断特征。其主要流程包括：临床特征分解（将患者的描述拆解为独立的症状表征）、临床症状匹配（计算症状与知识库特征的相似度，定位最相关的症状节点）、以及基于差异分析的疾病推理。
多模态输入处理： 系统支持文本、语音等多种形式的信息输入，并通过自然语言处理技术实现信息的自动解析和结构化存储。