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问诊。偏离主诉和没抓住核心。
解决方案建立抗干扰的能力使得发现用户问题会一追到底。
检查。大模型最大的问题就是它的模糊和宽泛给出的检查方案经常有缺失和缺漏。
解决方案检查项目和诊断做关联结合相应检查证据的类型和证据等级给患者设计更加精准和高效的检查辅助方案
诊断。之前大模型只能给出一个方向性的诊断。在真实世界的临床应用实践上最后要给出具体疾病的临床分型和分期。
解决方案从教科书和临床指南中提炼
治疗。大模型给出的治疗方案往往也是偏方向性的。
解决方案从教科书和临床指南中把治疗方案和治疗手段与诊断进行关联以及在不同的疾病分期、分型下诊断方法和诊断的适用条件等综合考虑辅助设计一个更加精准的治疗方案
医学大模型相当于一个模式识别系统能迅速反应出 XX 特征 是 XX 疾病。
但是 ta 做不到完备的、全流程的医生治疗过程。
我们需要给 ta 引入结构化的完备能力。
从结构的角度出发利用整体和部分的关系有序地思考正确决策更有助于深度分析思考。
实现方式是构建
指南上的知识点结构化知识图谱1临床上的解题思路结构化知识图谱2疾病上的全流程管理结构化知识图谱3错题上的结构化知识图谱4多模态的结构化知识图谱5
同时使用 5 种知识图谱才能让医学大模型有完备的诊断能力
从家庭医生到专科水平从模式识别到完备的全流程诊断从不可控不稳定不可解释的黑盒变成可控稳定可解释的能根据反馈不断修订知识
这种结构化的完备能力我们能通过 5 种专业的知识图谱实现。
如何使用知识图谱加强和补足专业能力 论文地址https://arxiv.org/pdf/2306.08302.pdf 大模型结构
现在的 大模型 可以分为 1Decoder-only LLMs仅采用解码器模块来生成目标输出文本。很多decoder-only的LLMs如GPT4通常可以根据少量示例或简单指令执行下游任务而无需添加预测头或微调。模型的训练范式是预测句子中的下一个单词。2Encoder-Decoder LLMs用编码器和解码器模块。编码器模块负责将输入句子进行编码解码器用于生成目标输出文本。编码器-解码器LLM如ChatGLM能够直接解决基于某些上下文生成句子的任务例如总结、翻译和问答3Encoder-only LLMs仅用编码器对句子进行编码并理解单词之间的关系如BERT训练模式预测句子中的掩码词语需要添加额外的预测头来解决下游任务胜在自然语言理解任务如文本分类、匹配 知识图谱增强大模型的方法
当你问 熊是什么样的动物
语言模型熊是一种大型哺乳动物只能给你一个笼统的答案。知识图谱 语言模型可以回答“熊是一种大型哺乳动物通常有厚重的毛皮强壮的身体和大而强壮的爪子。它们喜欢生活在森林中以植物、鱼和昆虫为食。”
知识图谱增强 分为三部分 增强的LLM预训练 将KGs引入训练目标设计知识导向的训练目标 将KGs整合到LLM输入中 将KGs纳入到额外的融合模块中设计单独处理KGs的模块。 增强的LLM推理 增强的LLM可解释性
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