論文の概要: BioMedSearch: A Multi-Source Biomedical Retrieval Framework Based on LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13926v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 13:01:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.547613
• Title: BioMedSearch: A Multi-Source Biomedical Retrieval Framework Based on LLMs
• Title（参考訳）: BioMedSearch: LLMに基づいたマルチソースバイオメディカル検索フレームワーク
• Authors: Congying Liu, Xingyuan Wei, Peipei Liu, Yiqing Shen, Yanxu Mao, Tiehan Cui,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくバイオメディカル情報検索フレームワークであるBioMedSearchについて述べる。 本手法は,文献検索,タンパク質データベース,Web検索アクセスを統合し,複雑なバイオメディカルクエリの正確かつ効率的な処理を支援する。 質問応答の精度を評価するために,3,000の質問からなる多レベルデータセットBioMedMCQを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.505934574757587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Biomedical queries often rely on a deep understanding of specialized knowledge such as gene regulatory mechanisms and pathological processes of diseases. They require detailed analysis of complex physiological processes and effective integration of information from multiple data sources to support accurate retrieval and reasoning. Although large language models (LLMs) perform well in general reasoning tasks, their generated biomedical content often lacks scientific rigor due to the inability to access authoritative biomedical databases and frequently fabricates protein functions, interactions, and structural details that deviate from authentic information. Therefore, we present BioMedSearch, a multi-source biomedical information retrieval framework based on LLMs. The method integrates literature retrieval, protein database and web search access to support accurate and efficient handling of complex biomedical queries. Through sub-queries decomposition, keywords extraction, task graph construction, and multi-source information filtering, BioMedSearch generates high-quality question-answering results. To evaluate the accuracy of question answering, we constructed a multi-level dataset, BioMedMCQs, consisting of 3,000 questions. The dataset covers three levels of reasoning: mechanistic identification, non-adjacent semantic integration, and temporal causal reasoning, and is used to assess the performance of BioMedSearch and other methods on complex QA tasks. Experimental results demonstrate that BioMedSearch consistently improves accuracy over all baseline models across all levels. Specifically, at Level 1, the average accuracy increases from 59.1% to 91.9%; at Level 2, it rises from 47.0% to 81.0%; and at the most challenging Level 3, the average accuracy improves from 36.3% to 73.4%. The code and BioMedMCQs are available at: https://github.com/CyL-ucas/BioMed_Search
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルクエリは、しばしば遺伝子制御機構や疾患の病理過程などの専門知識の深い理解に依存している。 複雑な生理的プロセスの詳細な分析と、正確な検索と推論を支援するために複数のデータソースからの情報の効果的な統合が必要である。 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な推論タスクにおいてよく機能するが、その生成したバイオメディカルコンテンツは、権威的なバイオメディカルデータベースにアクセスできず、しばしばタンパク質の機能、相互作用、真正情報から逸脱する構造的詳細を作成できないため、科学的な厳密さを欠くことが多い。 そこで本研究では,LLMをベースとしたマルチソースバイオメディカル情報検索フレームワークであるBioMedSearchを提案する。 本手法は,文献検索,タンパク質データベース,Web検索アクセスを統合し,複雑なバイオメディカルクエリの正確かつ効率的な処理を支援する。 サブクエリ分解、キーワード抽出、タスクグラフ構築、マルチソース情報フィルタリングを通じて、BioMedSearchは高品質な質問回答結果を生成する。 質問応答の精度を評価するために,3,000の質問からなる多レベルデータセットBioMedMCQを構築した。 このデータセットは、機械的識別、非隣接セマンティック統合、時間的因果推論という3つの推論レベルを含み、複雑なQAタスクにおけるBioMedSearchや他のメソッドのパフォーマンスを評価するために使用される。 実験結果から,BioMedSearchはすべてのレベルのベースラインモデルに対して一貫して精度を向上することが示された。 具体的には、レベル1では平均精度が59.1%から91.9%に上昇し、レベル2では47.0%から81.0%に上昇し、最も難しいレベル3では平均精度が36.3%から73.4%に向上する。 コードとBioMedMCQは、https://github.com/CyL-ucas/BioMed_Searchで入手できる。

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