論文の概要: KGARevion: An AI Agent for Knowledge-Intensive Biomedical QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04660v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 18:23:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 23:36:47.845533
• Title: KGARevion: An AI Agent for Knowledge-Intensive Biomedical QA
• Title（参考訳）: KGARevion:知識集約型バイオメディカルQAのためのAI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: KGARevionは知識グラフに基づくエージェントで、知識集約的な質問に答える。 これは、大きな言語モデルに埋め込まれた潜伏した知識を活用することで、関連する三つ子を生成する。 そして、これらの三重項を知識グラフに対して検証し、エラーをフィルタリングし、正確で文脈的に関係のある情報のみを保持する。
• 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 reasoning integrates structured, codified knowledge with tacit, experience-driven insights. Depending on the context, quantity, and nature of available evidence, researchers and clinicians use diverse strategies, including rule-based, prototype-based, and case-based reasoning. Effective medical AI models must handle this complexity while ensuring reliability and adaptability. We introduce KGARevion, a knowledge graph-based agent that answers knowledge-intensive questions. Upon receiving a query, KGARevion generates relevant triplets by leveraging the latent knowledge embedded in a large language model. It then verifies these triplets against a grounded knowledge graph, filtering out errors and retaining only accurate, contextually relevant information for the final answer. This multi-step process strengthens reasoning, adapts to different models of medical inference, and outperforms retrieval-augmented generation-based approaches that lack effective verification mechanisms. Evaluations on medical QA benchmarks show that KGARevion improves accuracy by over 5.2% over 15 models in handling complex medical queries. To further assess its effectiveness, we curated three new medical QA datasets with varying levels of semantic complexity, where KGARevion improved accuracy by 10.4%. The agent integrates with different LLMs and biomedical knowledge graphs for broad applicability across knowledge-intensive tasks. We evaluated KGARevion on AfriMed-QA, a newly introduced dataset focused on African healthcare, demonstrating its strong zero-shot generalization to underrepresented medical contexts.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル推論は、構造化された体系化された知識と、暗黙的な経験駆動の洞察を統合する。 利用可能な証拠の文脈、量、性質に応じて、研究者と臨床医はルールベース、プロトタイプベース、ケースベース推論を含む様々な戦略を使用する。 効果的な医療AIモデルは、信頼性と適応性を確保しながら、この複雑さを扱う必要がある。 我々は知識グラフに基づくエージェントであるKGARevionを紹介した。 クエリを受信すると、KGARevionは、大きな言語モデルに埋め込まれた潜在知識を活用することで、関連する三つ子を生成する。 そして、これらの三重項を知識グラフに対して検証し、エラーをフィルタリングし、最終回答の正確で文脈的に関係のある情報のみを保持する。 この多段階プロセスは推論を強化し、医学的推論の異なるモデルに適応し、効果的な検証機構を欠いた検索強化世代ベースのアプローチより優れている。 医学QAベンチマークの評価によると、KGARevionは複雑な医療クエリを扱う場合、15モデル以上の精度を5.2%以上改善している。 さらに有効性を評価するために、KGARevionが精度を10.4%向上した、さまざまなレベルの意味複雑性を持つ3つの新しい医療QAデータセットをキュレートした。 エージェントは異なるLLMとバイオメディカル知識グラフを統合し、知識集約的なタスクに適用可能である。 KGARevion on AfriMed-QA, AfriMed-QA, a new introduced focused focus on African health, showed its strong zero-shot generalization to underrepresented medical contexts。

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