MedRAG – 南洋理工打造的医学诊断新利器
MedRAG 是什么
MedRAG 是南洋理工大学研究团队提出的一款医学诊断模型，通过融合知识图谱推理与大语言模型（LLM）来增强诊断能力。该模型精心构建了四层细粒度诊断知识图谱，能够精准地对不同病症表现进行分类，并借助主动补问机制来填补患者信息的空白。在真实临床数据集上，MedRAG 的诊断准确率提升了 11.32%，且展现出良好的泛化能力，可适用于不同的 LLM 基模型。此外，它还支持多模态输入，可实时解析症状并生成精准的诊断建议。
核心功能
- 精准诊断支持 ：MedRAG 依托四层细粒度诊断知识图谱，依据疾病表征间的關鍵差异性实现精准诊断。其诊断差异知识图谱搜索模块能将患者症状与知识图谱中的诊断特征匹配，精准定位最相似的症状节点，识别对疾病鉴别至关重要的表征，从而为精准诊断和个性化治疗方案提供有力支撑。
- 智能补充提问 ：具备主动诊断提问机制，能够自动生成高效、精准的补充问题，助力医生迅速弥补信息缺失，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，模型会生成针对性的追问，完善症状描述。
- 高效的患者信息解析 ：在 UI 交互设计方面，MedRAG 支持多模态输入，涵盖无打扰问诊语音监控、文本输入以及电子健康记录上传等多种方式，确保医生能够快速录入患者信息。系统会实时解析症状，并在本地病例库中检索相似病例，再结合知识图谱推理生成精准诊断建议。
技术原理
- 四层细粒度诊断知识图谱构建 ：为解决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，研究人员运用疾病聚类、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。其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，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。
支持平台
MedRAG 的运行需要依赖相应的硬件和软件环境，以确保其能够高效稳定地工作。一般而言，常见的支持平台包括搭载 Windows、Linux 等操作系统的计算机，且建议配置较高的 CPU、内存以及充足的存储空间，以满足模型运行和数据存储的需求。此外，还需要安装相关的依赖库，如 Python 及其数据处理、机器学习等库。
团队介绍
MedRAG 由南洋理工大学的科研团队倾力打造。该团队成员在人工智能、机器学习、医学等领域拥有深厚的专业知识和丰富的研究经验。他们在医学诊断、知识图谱构建、大语言模型应用等方面开展了深入的研究工作，并取得了显著的成果。团队成员紧密合作，致力于通过创新的技术手段推动医学诊断领域的发展，为提高医疗诊断的准确性和效率贡献力量。
项目资源
业务场景
- 急诊诊断 ：在急诊环境中，时间就是生命。MedRAG 能够快速解析患者的症状，结合知识图谱和多模态输入，迅速生成诊断建议，帮助医生更快地做出决策，提高急诊诊断的效率和准确性，为患者争取宝贵的治疗时间。
- 慢性病管理 ：对于慢性病患者，长期的病情监测和管理至关重要。MedRAG 可以对患者的病历数据、症状变化等进行分析，为医生提供全面的诊断信息和个性化治疗建议，协助医生更好地管理患者的病情，提高治疗效果和患者生活质量。
- 远程医疗咨询 ：在远程医疗场景中，医生与患者无法面对面交流，准确获取患者信息存在一定难度。MedRAG 的智能补充提问功能可以引导患者提供更全面、准确的症状描述，同时实时解析患者信息并生成诊断建议，为远程医疗咨询提供有力支持，提升远程医疗的诊断质量。
- 医学教育培训 ：MedRAG 可以作为一种辅助教学工具，帮助医学生和医学专业人员更好地理解和掌握医学知识。通过展示其诊断推理过程和知识图谱的应用，为学员提供直观的学习案例，提高他们的诊断思维能力和专业素养。