論文の概要: medIKAL: Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs for Enhanced Clinical Diagnosis on EMRs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14326v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 13:56:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 13:22:35.680655
• Title: medIKAL: Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs for Enhanced Clinical Diagnosis on EMRs
• Title（参考訳）: medIKAL:EMMの補助として知識グラフを統合する : EMRにおける臨床診断の高度化
• Authors: Mingyi Jia, Junwen Duan, Yan Song, Jianxin Wang,
• Abstract要約: medIKALは、診断能力を高めるために、LLM(Large Language Models)と知識グラフ(KG)を組み合わせる。 medIKALは、そのタイプに基づいて医療記録のエンティティに重み付けされた重要性を割り当て、KG内の候補疾患の正確な局在を可能にする。 新たに導入した中国のEMRデータセットの広範な実験により,medIKALの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.806201934732321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electronic Medical Records (EMRs), while integral to modern healthcare, present challenges for clinical reasoning and diagnosis due to their complexity and information redundancy. To address this, we proposed medIKAL (Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs), a framework that combines Large Language Models (LLMs) with knowledge graphs (KGs) to enhance diagnostic capabilities. medIKAL assigns weighted importance to entities in medical records based on their type, enabling precise localization of candidate diseases within KGs. It innovatively employs a residual network-like approach, allowing initial diagnosis by the LLM to be merged into KG search results. Through a path-based reranking algorithm and a fill-in-the-blank style prompt template, it further refined the diagnostic process. We validated medIKAL's effectiveness through extensive experiments on a newly introduced open-sourced Chinese EMR dataset, demonstrating its potential to improve clinical diagnosis in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 電子カルテ(EMR)は、現代医療に不可欠なものであるが、その複雑さと情報冗長性により、臨床推論と診断の課題を提示する。 そこで我々は,大規模言語モデル (LLM) と知識グラフ (KG) を組み合わせて診断能力を向上するフレームワークであるmedIKAL (Integrating Knowledge Graphs as Assistants of LLMs) を提案した。 medIKALは、そのタイプに基づいて医療記録のエンティティに重み付けされた重要性を割り当て、KG内の候補疾患の正確な局在を可能にする。 この手法は、LLMによる初期診断をKG検索結果にマージする、残留ネットワークのようなアプローチを革新的に採用している。 パスベースのリランクアルゴリズムとフィリング・ザ・ブランクスタイルのプロンプトテンプレートを通じて、診断プロセスをさらに改善した。 我々は,新しいオープンソースの中国のEMRデータセットの広範な実験を通じて,medIKALの有効性を検証し,実環境における臨床診断の改善の可能性を示した。

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