加强网站微信信息编辑队伍建设天津武清做网站

加强网站微信信息编辑队伍建设,天津武清做网站,做单页面网站,个人养老缴费明细查询简介 这篇综述探讨了大型语言模型与知识图谱在医疗AI领域的整合方法、应用及挑战。研究基于PRISMA系统综述#xff0c;提出基于知识流向的分类框架#xff0c;应用于医疗问答、诊断支持、药物发现等领域。尽管整合技术提升了准确性、可解释性和适应性#xff0c…简介这篇综述探讨了大型语言模型与知识图谱在医疗AI领域的整合方法、应用及挑战。研究基于PRISMA系统综述提出基于知识流向的分类框架应用于医疗问答、诊断支持、药物发现等领域。尽管整合技术提升了准确性、可解释性和适应性但仍面临数据异质性、推理透明度不足等挑战。未来研究方向包括跨领域知识整合、神经符号AI架构、因果推理和人机协同框架。文章标题Integrating LLMs and Knowledge Graphs for Medical AI: Advances, Challenges, and Future Directions发表期刊IEEE Journal of Biomedical And Health InformaticsIF6.8发表时间2025.10研究背景本综述综合了大型语言模型LLMs与知识图谱KG的整合如何推动了医疗人工智能在方法、应用和评估领域的发展。LLM 在自然语言理解和上下文推理方面表现出色而 KG 则提供结构化的事实知识确保在医疗人工智能等关键领域保持可靠性。本综述探讨了近期进展强调 LLM 与 KG 协同如何提升医学应用中的知识提取、临床决策支持和可解释性。提出问题RQ1: What are the limitations of KGs and LLMs as standalone systems in the healthcare domain, and is there a rationale for integrating both?RQ1在医疗领域知识图谱KGs和大型语言模型LLMs作为独立系统存在哪些局限性是否有必要将二者整合RQ2: How can integrating knowledge graphs and large language models enhance clinical decision support systems?RQ2融合知识图谱与大型语言模型如何提升临床决策支持系统的效能RQ3: What methodologies have been developed for integrating knowledge graphs and large language models, and how can these be applied and reviewed in the healthcare domain?RQ3目前有哪些融合知识图谱与大型语言模型的方法论这些方法如何在医疗领域应用与评估RQ4: What are the current applications of integrated knowledge graphs and large language models in the healthcare domain?RQ4知识图谱与大型语言模型融合技术在医疗领域有哪些当前应用RQ5: What are the current challenges and future prospects of integrating knowledge graphs and large language models in the healthcare domain?RQ5在医疗领域知识图谱与大型语言模型的融合面临哪些当前挑战及未来前景为了回答这些研究问题我们开展了一项基于PRISMA的文献综述旨在分析独立知识图谱KGs和大型语言模型LLMs的局限性并评估它们融合的潜力。本综述强调了KG-LLM融合在提高准确性、可解释性和适应性方面的潜力以弥补现有系统中的关键空白。与以往的综述不同我们采用了定向知识流的视角(KG to LLM、LLM to KG、双向纳入了实时案例研究并探讨了医疗健康领域特有的挑战。所综述的文章涵盖了多种应用如临床问答系统、诊断助手和药物发现流程凸显了该领域的快速发展。图1 医疗领域中知识图谱与大语言模型融合的多种方法主要成果一、相关工作医疗领域KG与LLM的演进本节回顾了KG和LLM在医疗领域的独立发展历程。KG在生物医学知识表示、临床试验设计等方面已广泛应用但构建与维护成本高、数据稀疏。LLM则在疾病诊断、文本生成、患者管理等方面展现出潜力但也存在“幻觉”、可解释性差、隐私安全等挑战。两者各自的局限性正是推动其融合的内在动力。图2 医疗领域知识图谱与大语言模型的集成流程二、方法论基于PRISMA的系统综述与筛选策略我们应用PRISMA系统地识别了医疗领域中有关大语言模型-知识图谱的研究筛选了177条记录并选取了32篇经过同行评审的研究2022-2025年进行定性综合分析图3。图4按时间顺序展示了主要里程碑始于2022年的初步通用方法2023年首次出现医疗保健特定的大语言模型-知识图谱应用2024年引入检索增强生成RAG并聚焦准确性以及2025年基于特定领域应用的解决方案。图3 检索方法PRISMA流程图图4 生物医学领域大语言模型-知识图谱融合时间线2022-2025三、医疗领域中大型语言模型与知识图谱的整合一种协同方法本节是核心方法论部分提出了一个基于“知识流向”的分类框架将整合方法分为三类1、KG增强的LLM将KG知识注入LLM的预训练或推理过程以提升事实准确性。2、LLM增强的KG利用LLM辅助KG的构建、补全和对齐提高KG的覆盖范围与构建效率。3、协同的LLM-KG系统两者双向交互、迭代增强实现更强大的上下文感知推理。文章对每类方法进行了深入分析并指出了各自的优势与挑战如计算开销、错误传播等。图5 大型语言模型-知识图谱集成选择流程图表1 医学领域大语言模型-知识图谱集成方法比较四、LLM-KG协同变革真实世界的医疗应用本节展示了整合技术如何具体应用于医疗场景1、医疗问答结合KG的检索能力提升回答的准确性与可解释性。2、医疗诊断与决策支持通过KG提供结构化知识增强LLM在多标签疾病诊断中的推理能力。3、医学知识图谱构建与推理利用LLM自动化构建KG如中医药知识图谱并提升生物医学关系抽取效果。4、临床领域的语言理解与生成基于KG生成更准确、连贯的医疗对话和合成临床文本。5、药物安全性预测分析结合KG与LLM改进药物相互作用预测和不良反应检测。表2 通用医疗任务中的大语言模型-知识图谱集成模型基准模型、数据来源和性能指标五、从整合到影响指标、案例研究与启示本节探讨如何评估LLM-KG系统并推动其落地。作者强调需要结合任务对齐和安全性指标如诊断一致性、指南符合性并引入临床专家进行人工审计。随后通过四个具体案例KoSEL, FuseLinker, GraphCare, KNOWNET说明了从原型到可部署工具的路径、优势与剩余挑战。六、未来方向与开放挑战研究不仅总结了现有进展更直面融合技术的落地难题数据异质性、推理透明度不足、计算成本高、患者隐私保护等问题仍需突破。对此综述提出四大未来方向跨领域知识整合打破不同医学专科的知识壁垒神经符号 AI 架构平衡模型灵活性与临床规则约束因果推理融入让 AI 能识别疾病与治疗的因果关系而非单纯关联人机协同集成框架以多智能体协作 医生监督的模式确保 AI 决策安全可控。这些方向为科研与产业界提供了清晰的攻坚靶点。表3 未来方向、研究重点和主要挑战小结LLM与KG的整合是医疗AI领域一次变革性的进步能显著提升诊断准确性、个性化医疗和动态知识更新。然而高质量KG构建、推理可靠性、计算可扩展性以及伦理隐私等问题仍是广泛临床应用的障碍。未来研究应聚焦于跨领域知识整合、神经符号AI、因果推理及人机回圈系统以构建可解释、以患者为中心的医疗AI解决方案。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】