Med-KGMA：基于知识图谱与医学顾问混合框架的智能医疗决策支持系统

本文提出Med-KGMA系统，通过创新性SequentialRotatE知识图谱嵌入模型与混合医学顾问（MoMA）框架，解决现有医疗问答（QnA）系统中幻觉（hallucination）、上下文理解不足等痛点。实验显示其准确率达91.32%，显著优于现有技术，为个性化医疗决策提供可解释、高效率的AI支持方案。

　　

亮点

Med-KGMA通过两大核心技术突破医疗AI瓶颈：

1. 1.

   SequentialRotatE：首创能捕捉症状-疾病-治疗时序关系的知识图谱嵌入模型，使病理演进预测更精准；

2. 2.

   混合医学顾问（MoMA）：动态路由机制将问题智能分配至专科顾问（如诊断/治疗模块），实现"分诊式"AI会诊。

方法学

系统工作流包含：

• •

  自然语言理解（NLU）：解析用户查询中的关键医学实体（如"出汗→sweat"词形还原）

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  混合检索：先通过知识图谱筛选候选答案，再用语义相似度优化结果

• •

  可解释输出：生成包含诊断依据与置信度的临床报告

案例演示

输入"出汗、颤抖、呼吸急促"症状时，系统：

1. 1.

   识别低血糖症（hypoglycemia）典型三联征

2. 2.

   触发MoMA中的急诊顾问模块

3. 3.

   输出"立即摄入15g碳水化合物"的处置建议

结论与展望

未来将扩展：

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  多模态数据（如医学影像）融合

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  基于忆阻器（memristor）的神经形态硬件加速

• •

  全球罕见病知识图谱构建

（注：翻译严格保留术语如NLU/MoMA等英文缩写，并采用"分诊式"等医学场景化表述增强专业性）