MedRAG提升医疗AI诊断准确性

南洋理工大学研究团队开发了MedRAG模型，通过融合知识图谱与大语言模型显著提升智能健康助手的诊断精度和个性化建议水平。MedRAG在真实临床数据集上的准确率较现有SOTA模型提升11.32%，并展现出良好泛化能力。该模型解决了传统RAG模型诊断准确性不足、缺乏医学推理能力等问题，通过构建四层细粒度诊断知识图谱、诊断差异知识图谱搜索和知识图谱引导的LLM推理实现精准诊断。研究成果已在WWW 2025发表。
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