論文の概要: HeCiX: Integrating Knowledge Graphs and Large Language Models for Biomedical Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14030v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 05:04:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:43:32.393182
• Title: HeCiX: Integrating Knowledge Graphs and Large Language Models for Biomedical Research
• Title（参考訳）: HeCiX:生物医学研究のための知識グラフと大規模言語モデルの統合
• Authors: Prerana Sanjay Kulkarni, Muskaan Jain, Disha Sheshanarayana, Srinivasan Parthiban,
• Abstract要約: 本稿では,HeCiX-KG,Hetionet-Clinicaltrials neXus Knowledge Graph,HeCiXを紹介する。 HeCiXは様々な臨床的問題に対する評価において高い性能を示し、このモデルが臨床研究の有効性を高めることを約束していることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite advancements in drug development strategies, 90% of clinical trials fail. This suggests overlooked aspects in target validation and drug optimization. In order to address this, we introduce HeCiX-KG, Hetionet-Clinicaltrials neXus Knowledge Graph, a novel fusion of data from ClinicalTrials.gov and Hetionet in a single knowledge graph. HeCiX-KG combines data on previously conducted clinical trials from ClinicalTrials.gov, and domain expertise on diseases and genes from Hetionet. This offers a thorough resource for clinical researchers. Further, we introduce HeCiX, a system that uses LangChain to integrate HeCiX-KG with GPT-4, and increase its usability. HeCiX shows high performance during evaluation against a range of clinically relevant issues, proving this model to be promising for enhancing the effectiveness of clinical research. Thus, this approach provides a more holistic view of clinical trials and existing biological data.
• Abstract（参考訳）: 薬物開発戦略の進歩にもかかわらず、臨床試験の90%は失敗している。 これは、標的の検証と薬物の最適化における見過ごされた側面を示唆している。 そこで我々は,HeCiX-KG,Hetionet-Clinicaltrials neXus Knowledge Graphを紹介した。 HeCiX-KGは、以前に行われた臨床試験のデータと、Hetionetの病気や遺伝子に関するドメインの専門知識を組み合わせている。 これは臨床研究者に十分なリソースを提供する。 さらに,LangChainを用いたHeCiX-KGとGPT-4を統合し,ユーザビリティを向上させるシステムHeCiXを紹介する。 HeCiXは様々な臨床的問題に対する評価において高い性能を示し、このモデルが臨床研究の有効性を高めることを約束していることを証明している。 このように、このアプローチは、臨床試験と既存の生物学的データに関するより包括的な見解を提供する。

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