Синтез научно обоснованных знаний и проверка гипотез: навигация по базам биомедицинских знаний с помощью объяснимого искусственного интеллекта и агентных систем

2.5K просмотров

Цитируется: 2

05:47 мин.

13 июня 2025 г.

10.3791/67525-v

13 июня 2025 г.

2.5K просмотров

Alexander R. Pelletier¹^,² , Joseph Ramirez¹ , Baradwaj Simha Sankar¹ , Irsyad Adam¹^,⁴ , Yu Yan¹^,³ , Dylan Steinecke¹^,³ , Wei Wang¹^,² , Karol E. Watson¹^,³^,⁴ , Peipei Ping¹^,²^,³^,⁴

¹Department of Physiology, UCLA School of Medicine, ²Scalable Analytics Institute (ScAi) at Department of Computer Science, UCLA School of Engineering, ³Medical Informatics, University of California at Los Angeles (UCLA), ⁴Department of Medicine (Cardiology), UCLA School of Medicine

В этой статье описывается RUGGED (Retrieval Under Graph-Guided Explainable disease Distinction), который объединяет вывод большой языковой модели (LLM) с генерацией извлечения (RAG). Он опирается на данные из тщательно отобранных экспертами баз биомедицинских знаний и рецензируемых биомедицинских публикаций для синтеза новых знаний из актуальной информации, определения объяснимых и действенных прогнозов и определения перспективных направлений для исследований, основанных на гипотезах.