医疗LLM与知识图谱：哈佛大学的突破与AI医疗的未来

大型语言模型（LLM）在医疗领域的应用日益广泛，但其局限性也逐渐显现。哈佛大学的研究团队意识到，医疗LLM在信息检索、知识对齐和上下文理解方面存在挑战。为了解决这些问题，哈佛大学的科研人员正在积极探索将知识图谱与医疗LLM相结合的新方法。本文将深入探讨哈佛大学在这一领域的研究，分析医疗LLM面临的挑战，并展望AI在医疗领域的未来发展趋势。通过结合结构化和非结构化的知识，我们有望构建更准确、更智能的医疗AI系统，为医生和患者提供更好的决策支持。本文将围绕以下几个核心问题展开讨论：医疗LLM当前面临的挑战有哪些？知识图谱如何弥补LLM的不足？哈佛大学的研究方案是什么？未来AI医疗的发展方向是什么？通过本文，您将对医疗LLM和知识图谱的结合有更深入的了解，并能更好地把握AI在医疗领域的发展机遇。

关键点

• 哈佛大学发现医疗LLM在信息检索和知识对齐方面存在问题。
• 知识图谱可以为LLM提供结构化的医学知识，从而提高准确性和上下文理解能力。
• 哈佛大学的研究旨在将LLM的自由推理能力与知识图谱的领域知识相结合。
• 检索增强生成（RAG）方法在医疗LLM中存在局限性，需要进一步优化。
• UMLS代码被用作LLM和知识图谱之间进行信息映射的桥梁。
• 通过持续更新知识图谱，可以构建动态演进的医疗AI系统。

医疗LLM面临的挑战与知识图谱的机遇

医疗LLM的局限性：检索不准确、知识不一致

尽管LLM在许多领域都表现出色，但在医疗领域，它们仍面临着诸多挑战。哈佛大学的研究指出，医疗LLM在以下几个方面存在局限性：

• 信息检索不准确：LLM可能无法从海量医疗数据中准确检索到相关信息，导致回答错误。
• 缺少关键信息：LLM的训练数据可能不完整，导致其在回答问题时遗漏关键信息。
• 知识不一致：LLM的知识可能与最新的医学研究成果不一致，导致其提供的建议不准确。
• 缺乏上下文理解：LLM可能难以理解特定患者的上下文信息，例如患者的人口统计学特征、地理位置或生物学特征，从而无法提供个性化的建议。

这些局限性使得医疗LLM在实际应用中存在风险，可能导致误诊或不当治疗。因此，我们需要寻找新的方法来弥补LLM的不足，提高其在医疗领域的应用价值。

知识图谱：为医疗LLM注入结构化知识

知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它使用节点和边来表示实体及其之间的关系。在医疗领域，知识图谱可以用于表示疾病、药物、基因、蛋白质等实体，以及它们之间的关联关系。将知识图谱与医疗LLM相结合，可以带来以下优势：

• 提高信息检索的准确性：知识图谱可以帮助LLM更准确地检索到相关信息，因为它提供了结构化的知识索引。
• 补充关键信息：知识图谱可以补充LLM的训练数据，提供更全面的医学知识。
• 确保知识一致性：知识图谱可以帮助LLM与最新的医学研究成果保持一致，因为它是一个不断更新的知识库。
• 增强上下文理解能力：知识图谱可以帮助LLM理解特定患者的上下文信息，因为它提供了实体之间的关联关系。

通过结合LLM的自由推理能力和知识图谱的结构化知识，我们可以构建更准确、更智能的医疗AI系统。

KGAREVION：哈佛大学的解决方案

KGAREVION：知识图谱驱动的LLM增强框架

KGAREVION（Knowledge Graph Augmented REVision）是哈佛大学提出的一种新型框架，旨在利用知识图谱增强医疗LLM的性能。

该框架的核心思想是将LLM的自由推理能力与知识图谱的领域知识相结合，从而提高LLM在复杂医学问题上的回答准确性和可靠性。KGAREVION框架主要包含以下几个步骤：

1. LLM生成阶段：LLM根据用户提出的医学问题，生成相关的医学实体和关系三元组。
2. 知识图谱验证阶段：利用知识图谱对LLM生成的三元组进行验证，筛选出准确且相关的知识。
3. 知识融合阶段：将验证后的知识与LLM的原始回答进行融合，生成最终的答案。
4. 迭代修正阶段：如果答案不完整或不准确，则重复上述步骤，直到生成满意的答案为止。

通过这种迭代式的知识融合和修正过程，KGAREVION可以有效地提高医疗LLM的性能，使其在复杂医学问题上也能给出可靠的回答。

KGAREVION不直接从KG检索信息，而是使用LLM提出潜在的关系。Harvard使用KGAREVION将医疗问题回答的准确性提高了10.4%。这是LLM首次能够超越人类的医学推理能力。

UMLS代码：连接LLM与知识图谱的桥梁

UMLS（Unified Medical Language System）是一种整合了多种医学术语体系的综合性资源，它为每个医学概念都分配了一个唯一的代码。KGAREVION利用UMLS代码作为LLM和知识图谱之间进行信息映射的桥梁。

通过将LLM生成的医学概念映射到UMLS代码，KGAREVION可以确保LLM的输出与知识图谱中的实体对齐，从而提高知识融合的准确性。

UMLS代码在KGAREVION中具有关键作用，能确保来自各种来源的医学概念和术语能够以标准化和一致的方式互操作。这对于医学推理至关重要，因为它需要精确和明确的术语以避免歧义并确保答案的准确性。通过使用UMLS，该模型可以访问医学知识的广泛且组织良好的存储库，这有助于它理解和推理给定的医学问题。

KGAREVION使用教程

KGAREVION核心步骤

KGAREVION方法通过以下步骤将非结构化知识与LLM相结合来增强医学推理：

1. 从问题中提取相关医学术语：LLM从输入问题中提取所有相关的医学实体。提示LLM以JSON格式返回提取的实体列表，并将该键用于medical_terminologies。
2. 生成候选答案：根据问题和提取的术语，生成一组相关的非定向三元组。每个三元组都应包含一个头部实体、一个关系和一个尾部实体。
3. 将医学实体的非结构化知识转化为结构化知识：将三元组映射到对应的UMLS概念，确保了医学概念和术语可以标准化、一致的方式互操作。这种标准化对于精确的医学推理至关重要，因为它避免了歧义，并确保模型可以访问医学知识的广泛且有组织的存储库。
4. 将三元组与知识图谱对齐：该模型使用翻译嵌入（TransE），将令牌嵌入与结构化嵌入对齐在医学知识图谱中。这种对齐有助于模型结合来自LLM的文本知识和知识图谱的结构化关系，从而提高医学概念的理解和推理能力。
5. 对三元组进行评估和验证：该模型会迭代地修改不正确的三元组，提出基于相关医学概念的新关系或实体，直到三元组被KG验证。
6. 整合和推理：将LLM和知识图谱的信息整合起来，并利用注意力机制来识别最重要的部分应用转换和注意力层，最终的结果是一组用于三元组组件的新嵌入，这些嵌入捕获来自LLM的语义和来自KG的关系结构。
7. 提供准确和经过验证的答案：通过利用这些对齐的嵌入，该模型可以为医学问题提供更准确、经过验证和基于医学知识的答案。

KGAREVION：项目价格说明

KGAREVION是纯粹的学术研究项目，不提供商业版本。KGAREVION是哈佛大学主导的学术研究项目，其研究成果以论文和代码的形式公开发布。目前，KGAREVION没有官方的商业版本或API接口。如果您希望使用KGAREVION，您需要：

• 阅读相关论文，了解其原理和实现细节
• 下载KGAREVION的代码，并根据您的需求进行修改和部署
• 准备医学知识图谱数据

KGAREVION核心功能

KGAREVION是医疗LLM与知识图谱深度融合的典范。KGAREVION的主要功能包括：

• 知识增强：利用知识图谱为LLM提供结构化的医学知识，提高其准确性和可靠性。
• 推理能力提升：结合LLM的自由推理能力和知识图谱的领域知识，实现更复杂的医学推理。
• 可解释性增强：通过知识图谱，可以追溯LLM的推理过程，提高其可解释性。
• 自适应学习：通过不断更新知识图谱，可以构建动态演进的医疗AI系统。
• 非RAG架构：不直接从KG检索信息，而是使用LLM提出潜在的关系。
• 标准化处理：将医学实体的非结构化知识转化为结构化知识。
• 双重嵌入：将来自LLM的文本知识和知识图谱的结构化关系进行嵌入以提高医学概念的理解和推理能力。

这些功能使得KGAREVION在医疗领域具有广泛的应用前景，例如辅助诊断、药物研发、个性化治疗等。

KGAREVION的应用场景

KGAREVION作为一种强大的医疗LLM增强框架，具有广泛的应用前景：

• 辅助诊断：帮助医生更准确地诊断疾病，提供更全面的诊断信息。
• 药物研发：辅助药物研发人员发现新的药物靶点，加速药物研发进程。
• 个性化治疗：根据患者的个体化特征，提供个性化的治疗方案。
• 医学知识问答：为医生和患者提供准确、可靠的医学知识问答服务。

通过KGAREVION，我们可以构建更智能、更可靠的医疗AI系统，为医生和患者提供更好的服务。

常见问题

KGAREVION与传统的RAG方法有什么区别？

KGAREVION不直接从知识图谱中检索信息，而是利用LLM提出潜在的关系，然后利用知识图谱进行验证和修正。这种方法可以更好地发挥LLM的推理能力，同时避免受到外部知识库质量的限制。

KGAREVION需要哪些数据支持？

KGAREVION需要医学知识图谱数据和LLM的训练数据。医学知识图谱用于表示医学实体及其之间的关系，LLM的训练数据用于训练LLM的自由推理能力。

KGAREVION的性能如何？

KGAREVION在多个医学问答数据集上都取得了优异的成绩，其性能超过了其他先进的LLM。Harvard使用KGAREVION将医疗问题回答的准确性提高了10.4%。

相关问题

AI在医疗领域的未来发展趋势是什么？

AI在医疗领域的未来发展趋势包括：

• 更个性化的医疗服务：AI可以根据患者的个体化特征，提供更个性化的诊断、治疗和用药建议。
• 更高效的药物研发：AI可以加速药物研发进程，降低研发成本。
• 更智能的医学影像分析：AI可以辅助医生进行医学影像分析，提高诊断的准确性和效率。
• 更强大的医疗机器人：医疗机器人可以执行更复杂的手术和护理任务，减轻医护人员的负担。

随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，AI将在医疗领域发挥越来越重要的作用，为人类健康做出更大的贡献。