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🩺 「三甲主任慌了?这个AI问诊比老专家多挖出3层病因」
大家好,我是蚝油菜花。你是否见过这些医疗困局:
- 👉 患者说「肚子疼」,新手医生排查30种可能病因满头汗
- 👉 疑难杂症病历堆成山,关键鉴别特征藏得像密室逃脱
- 👉 问诊时间压缩到8分钟,漏问1个症状可能误诊终身...
今天要解剖的 南洋理工MedRAG ,简直是医学界的"福尔摩斯AI"!这个用四层知识图谱武装的诊断系统,刚在真实临床测试中创下三大奇迹:
- ✅ 诊断准确率暴涨11.32% ,超越三甲主任医师团队
- ✅ 自动生成灵魂拷问 ,从「咳嗽」追问到「夜间盗汗史」
- ✅ 秒级解析电子病历 ,在50万病例库精准定位相似案例
最疯狂的是它的「病因拆解术」——当患者主诉头晕时,能自动关联耳石症、贫血、脑肿瘤等17种可能,用知识图谱逐层筛出关键鉴别特征!
🚀 快速阅读
MedRAG是南洋理工大学推出的医学诊断模型,结合知识图谱与大语言模型,显著提升诊断准确率。
- 核心功能:精准诊断支持、智能补充提问、高效患者信息解析。
- 技术原理:四层细粒度诊断知识图谱构建、诊断差异知识图谱搜索、知识图谱引导的LLM推理。
MedRAG 是什么
MedRAG是南洋理工大学研究团队提出的医学诊断模型,通过结合知识图谱推理增强大语言模型(LLM)的诊断能力。模型构建了四层细粒度诊断知识图谱,可精准分类不同病症表现,通过主动补问机制填补患者信息空白。
MedRAG在真实临床数据集上诊断准确率提升了11.32%,具备良好的泛化能力,可应用于不同LLM基模型。MedRAG支持多模态输入,能实时解析症状并生成精准诊断建议。
MedRAG 的主要功能
- 精准诊断支持:MedRAG构建了四层细粒度诊断知识图谱,能根据疾病表征间的关键差异性进行精准诊断。通过诊断差异知识图谱搜索模块,将患者的症状与知识图谱中的诊断特征进行匹配,精准定位最相似的症状节点,识别对疾病鉴别最重要的表征,为精准诊断和个性化治疗方案提供有力支持。
- 智能补充提问:MedRAG具备主动诊断提问机制,能自动生成高效、精准的补充问题,帮助医生快速弥补信息缺失,提升诊断的准确性与可靠性。当患者提供的信息不足以区分某些疾病时,会提示模型生成有针对性的追问,完善症状描述。
- 高效的患者信息解析:在UI交互设计上,MedRAG支持多模态输入,包括无打扰问诊语音监控、文本输入以及电子健康记录上传,确保医生能快速录入患者信息。系统会实时解析症状,在本地病例库检索相似病例,结合知识图谱推理生成精准诊断建议。
MedRAG 的技术原理
- 四层细粒度诊断知识图谱构建:解决了现有医学知识库粒度不够细、缺乏特定疾病症状对比信息的问题。研究人员通过疾病聚类、层次聚合、语义嵌入、医学专家知识和大语言模型增强等技术,构建了包含疾病类别、亚类别、具体疾病名称以及疾病特征的四层知识图谱。
- 诊断差异知识图谱搜索:用于匹配患者的症状与知识图谱中的诊断特征。核心流程包括临床特征分解,将患者描述拆解为独立症状表征;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,在知识图谱中找到最相关的疾病类别;诊断关键特征提取,识别对疾病鉴别最重要的表征。
- 知识图谱引导的LLM推理:传统RAG仅依赖检索到的病例进行诊断生成,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,精准定位临床相似性病例;随后匹配关键诊断特征,提取患者最具鉴别力的表征信息;接着通过LLM融合检索到的病例信息、诊断差异知识图和患者信息进行联合推理,生成精准诊断建议。
如何运行 MedRAG
1. 获取仓库和依赖
克隆仓库到本地并安装依赖:
git clone https://github.com/SNOWTEAM2023/MedRAG.git
cd MedRAG
pip install -r requirements.txt
2. 修改令牌
在authentication.py
中替换OpenAI和Hugging Face的API令牌:
# 替换为你的OpenAI API令牌
api_key = "your_openai_api_token"
# 替换为你的Hugging Face API令牌
hf_token = "your_huggingface_api_token"
3. 运行主脚本
更新路径和令牌后,运行main.py
启动程序:
python main.py
资源
- GitHub 仓库:https://github.com/SNOWTEAM2023/MedRAG
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