論文の概要: DEMENTIA-PLAN: An Agent-Based Framework for Multi-Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation in Dementia Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20950v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:11.911587
• Title: DEMENTIA-PLAN: An Agent-Based Framework for Multi-Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation in Dementia Care
• Title（参考訳）: DementIA-PLAN:認知症診療における多知識グラフ検索支援のためのエージェントベースフレームワーク
• Authors: Yutong Song, Chenhan Lyu, Pengfei Zhang, Sabine Brunswicker, Nikil Dutt, Amir Rahmani,
• Abstract要約: 本稿では,DementIA-PLANを提案する。 本モデルは,多次元知識表現を統合した多次元知識グラフアーキテクチャを用いている。 私たちの注目すべき革新は、知識検索と意味統合を協調する自己回帰計画エージェントです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9891568002886766
• License:
• Abstract: Mild-stage dementia patients primarily experience two critical symptoms: severe memory loss and emotional instability. To address these challenges, we propose DEMENTIA-PLAN, an innovative retrieval-augmented generation framework that leverages large language models to enhance conversational support. Our model employs a multiple knowledge graph architecture, integrating various dimensional knowledge representations including daily routine graphs and life memory graphs. Through this multi-graph architecture, DEMENTIA-PLAN comprehensively addresses both immediate care needs and facilitates deeper emotional resonance through personal memories, helping stabilize patient mood while providing reliable memory support. Our notable innovation is the self-reflection planning agent, which systematically coordinates knowledge retrieval and semantic integration across multiple knowledge graphs, while scoring retrieved content from daily routine and life memory graphs to dynamically adjust their retrieval weights for optimized response generation. DEMENTIA-PLAN represents a significant advancement in the clinical application of large language models for dementia care, bridging the gap between AI tools and caregivers interventions.
• Abstract（参考訳）: 軽度認知症患者は、主に重度の記憶障害と感情不安定の2つの重篤な症状を経験する。 これらの課題に対処するために,大規模な言語モデルを活用して対話支援を強化する,革新的な検索拡張生成フレームワークであるDementIA-PLANを提案する。 本モデルでは,日次ルーチングラフやライフメモリグラフなど,多次元知識表現を統合した複数の知識グラフアーキテクチャを採用している。 このマルチグラフアーキテクチャを通じて、DementIA-PLANは即時ケアのニーズの両方を包括的に解決し、個人の記憶を通じて深い感情共鳴を促進する。 我々の注目すべき革新は自己回帰計画エージェントであり、複数の知識グラフにまたがる知識検索と意味統合を体系的にコーディネートすると同時に、日々のルーチンやライフメモリグラフから抽出したコンテンツを収集し、その検索重量を最適化された応答生成のために動的に調整する。 DementIA-PLANは、認知症治療のための大きな言語モデルの臨床応用において、AIツールと介護者の介入のギャップを埋める重要な進歩である。

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