Synthèse des connaissances fondées sur des données probantes et validation d’hypothèses : naviguer dans les bases de connaissances biomédicales via l’IA explicable et les systèmes agentiques

Cet article décrit RUGGED (Retrieval Under Graph-Guided Explainable disease Distinction), qui intègre l’inférence LLM (Large Language Model) à la génération augmentée par récupération (RAG). Il s’appuie sur des bases de connaissances biomédicales organisées par des experts et des publications biomédicales évaluées par des pairs afin de synthétiser de nouvelles connaissances à partir d’informations à jour, d’identifier des prédictions explicables et exploitables et d’identifier des directions prometteuses pour des investigations fondées sur des hypothèses.