論文の概要: Knowledge Graph Based Agent for Complex, Knowledge-Intensive QA in Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04660v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 00:17:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-02 02:47:36.360501
• Title: Knowledge Graph Based Agent for Complex, Knowledge-Intensive QA in Medicine
• Title（参考訳）: 複雑な知識集約型QAのための知識グラフベースエージェント
• Authors: Xiaorui Su, Yibo Wang, Shanghua Gao, Xiaolong Liu, Valentina Giunchiglia, Djork-Arné Clevert, Marinka Zitnik,
• Abstract要約: 生物医学の科学者は推論への単一のアプローチに頼っていない。 KGARevionは、医療クエリの複雑さに対処するために設計された知識グラフベースのエージェントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.080514888803886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical knowledge is uniquely complex and structured, requiring distinct reasoning strategies compared to other scientific disciplines like physics or chemistry. Biomedical scientists do not rely on a single approach to reasoning; instead, they use various strategies, including rule-based, prototype-based, and case-based reasoning. This diversity calls for flexible approaches that accommodate multiple reasoning strategies while leveraging in-domain knowledge. We introduce KGARevion, a knowledge graph (KG) based agent designed to address the complexity of knowledge-intensive medical queries. Upon receiving a query, KGARevion generates relevant triplets by using the knowledge base of the LLM. These triplets are then verified against a grounded KG to filter out erroneous information and ensure that only accurate, relevant data contribute to the final answer. Unlike RAG-based models, this multi-step process ensures robustness in reasoning while adapting to different models of medical reasoning. Evaluations on four gold-standard medical QA datasets show that KGARevion improves accuracy by over 5.2%, outperforming 15 models in handling complex medical questions. To test its capabilities, we curated three new medical QA datasets with varying levels of semantic complexity, where KGARevion achieved a 10.4% improvement in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 生物医学の知識は、物理学や化学といった他の科学分野と比較して、独特な推論戦略を必要とする、独特で複雑で構造的なものである。 バイオメディカルサイエンティストは、推論に単一のアプローチに頼るのではなく、ルールベース、プロトタイプベース、ケースベースの推論など、さまざまな戦略を使用する。 この多様性は、ドメイン内の知識を活用しながら、複数の推論戦略に対応する柔軟なアプローチを要求する。 KGARevionは知識集約型医療クエリの複雑さに対処するために設計された知識グラフ(KG)ベースのエージェントである。 クエリを受信すると、KGARevionはLLMの知識ベースを使用して関連する三つ子を生成する。 これらの三重項は接地されたKGに対して検証され、誤った情報をフィルタリングし、正確な関連データが最終回答に寄与することを保証する。 RAGベースのモデルとは異なり、このマルチステッププロセスは、医学的推論の異なるモデルに適応しながら、推論の堅牢性を保証する。 4つの金標準医療QAデータセットの評価によると、KGARevionは5.2%以上の精度を向上し、複雑な医療問題を扱う15のモデルを上回っている。 そこではKGARevionが10.4%の精度向上を達成した。

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