通过结合医学知识图谱和新颖的图模型 Dr.Knows，我们提出一种创新的方法来提高大型语言模型在自动诊断生成领域的能力，从而消除预训练的需要，提高自动诊断生成的准确性。

Aug, 2023

通过结合医学知识图谱和内部临床路径编码，本研究提出了医学对话增强与临床路径编码（MedKP）框架，通过综合评估指标在两个大规模实际在线医学咨询数据集上的实验证明，MedKP 超过了多个基准系统，减少了产生幻觉的情况，达到了新的最先进水平，进一步的剔除研究揭示了 MedKP 每个组件的有效性，促进了可靠自动化的医学咨询响应的发展，从而拓宽了精确实时医学辅助的潜在可及性。

Mar, 2024

该研究论文介绍了一种名为 E-KELL 的系统，通过构建结构化的紧急情况知识图谱，并引导大型语言模型在此基础上进行推理，提供基于证据的紧急情况决策，取得了显著的改进和可靠的应急决策支持。

Nov, 2023

本研究开发了一个增强的 LLM 框架 KG-Rank，利用医学知识图谱和排名技术，旨在改善医学领域中的自由文本问答。评估结果显示，KG-Rank 在 ROUGE-L 得分上取得了超过 18% 的改进，证明了 KG-Rank 的有效性和潜力。

Mar, 2024

通过结合大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs），本研究论文提出了一种自动构建知识图谱的方法，并讨论了在数字教育环境中，LLMs 与 KGs 结合在问答任务中的初步应用。

Apr, 2024

本文介绍了一种使用轻量级适配器模块将结构化的生物医学知识注入到预训练语言模型中的方法，并对该方法在三个下游任务中的性能进行了测试和分析。

Dec, 2023

提出了一种融合知识图谱和大型语言模型的框架，通过优化方式，增强了通用型语言模型适应处理领域特定问题的能力。

Nov, 2023

借助知识图谱增强的假设知识图谱增强框架（HyKGE）整合 LLMs 和知识图谱，在解决精度和可解释性挑战方面表现卓越，特别适用于医学领域中的复杂和困难场景。

Dec, 2023

医疗知识图谱自动化 (M-KGA) 是一种创新方法，通过利用用户提供的医学概念并利用 BioPortal 本体进行语义增强，以整合预训练嵌入向量，从而提高知识图谱的完整性。该方法引入了基于聚类和基于节点的两种方法，以发现知识图谱中隐藏的连接，通过对电子健康记录中 100 个频繁出现的医学概念进行严格测试，展示了有望解决现有知识图谱自动化技术限制的潜力。

Apr, 2024

开发了一个基于领域知识图谱和语义推理的癌症特定生物标志物发现和交互式问答系统，使用生物医学数据、领域本体论、信息提取方法以及大型语言模型进行知识图谱的构建和更新。

Oct, 2023