【大模型➕知识图谱】大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式

【大模型➕知识图谱】大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式

• 大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式

• • 引言

  • 一、系统架构

  • • 1.1 系统架构图
    • 1.2 架构模块说明
    • • 1.2.1 用户输入

  • 1.2.2 大模型（语义理解与意图识别）

  • 1.2.3 Agent（问题解析与任务分配）

  • 1.2.4 问题转化为Cypher查询语句

  • 1.2.5 Neo4j图数据库（知识图谱检索）

  • 1.2.6 检索结果整合

  • 1.2.7 输出结果

  • 二、代码实现

  • • 2.1 知识图谱构建
    • 2.2 Agent设计与问题解析
    • 2.3 在Neo4j中检索信息
    • 2.4 结果整合与输出

  • 三、系统优化与扩展

  • • 3.1 依托专家历史诊治病案进行医疗知识图谱构建
    • • 3.1.1 数据来源

  • 3.1.2 数据转换与导入

  • 3.1.3 自动化构建

    • 3.2 基于DeepSeek的医疗大模型微调的实现方法
    • • 3.2.1 数据预处理

  • 3.2.2 微调配置

  • 3.2.3 微调与验证

  • 四、总结与展望

大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式

引言

在人工智能技术迅猛发展的浪潮下，大模型与知识图谱在医疗领域的应用探索，正逐渐成为科研与行业实践的焦点。本文将深入剖析如何巧妙融合大模型卓越的语义理解能力与知识图谱结构化的知识体系，匠心打造一个智能辅助诊疗系统。此系统借助大模型的提示工程，或是基于Agent的精妙设计来实现问题的语义理解，运用Cypher语言在Neo4j图数据库中高效检索信息，再通过精心微调的领域大模型整合答案，不仅能显著提升诊断的准确性，还能为医护人员提供更高效、精准的支持，为医疗行业的智能化转型注入强劲动力。

一、系统架构

1.1 系统架构图

下面展示的是系统完整的逻辑架构，它清晰呈现了从用户输入问题到获得输出结果的全流程：

Created with Raphaël 2.3.0 用户输入问题 大模型（语义理解与意图识别） Agent（问题解析与任务分配） 问题转化为Cypher查询语句 Neo4j图数据库（知识图谱检索） 检索结果整合 微调的领域大模型（生成回答） 输出结果给用户

1.2 架构模块说明

1.2.1 用户输入

用户只需在系统界面轻松输入医疗相关问题，比如“感冒有哪些症状？”或者“如何治疗高血压？”，即可开启智能诊疗辅助之旅。

1.2.2 大模型（语义理解与意图识别）

大模型，如GPT等基于Transformer架构构建。Transformer架构核心基于自注意力机制（Self-Attention） ，其关键公式为：
[Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V]
其中，Q（Query）、K（Key）、V（Value）是通过输入向量与不同的权重矩阵相乘得到的向量。d_k是K向量的维度，除以\sqrt{d_k}是为了防止点积结果过大导致softmax函数梯度消失。自注意力机制能够让模型在处理序列时，关注输入序列不同位置的信息，从而更好地捕捉语义依赖关系。

当用户输入问题时，大模型将文本转化为词向量序列作为输入，通过多层Transformer模块不断计算自注意力，捕捉问题中的语义信息和上下文关系，实现对问题的语义解析与意图识别，精准把握问题的核心需求，为后续的处理流程筑牢根基。

1.2.3 Agent（问题解析与任务分配）

Agent通常基于智能体架构实现，它包含感知、决策和行动三个主要部分。在本系统中，Agent感知部分接收大模型输出的语义理解结果，决策部分根据预定义的规则和策略对问题进行分析判断。例如，对于一个复杂的诊断问题，Agent通过一系列的决策树或基于强化学习的策略网络，将问题分解为多个子任务。

假设问题类型集合为T = \{t_1, t_2, \cdots, t_n\}，子任务集合为S = \{s_1, s_2, \cdots, s_m\}，Agent的决策过程可以用一个映射函数f: T \rightarrow 2^S表示，即根据问题类型确定需要执行的子任务集合。在行动部分，Agent根据决策结果调用相应的工具或模块，如生成Cypher查询语句、调用知识图谱检索接口或再次调用大模型进行进一步解答，实现对问题的高效处理。

1.2.4 问题转化为Cypher查询语句

通过Agent精心设计的提示工程，将用户的自然语言问题无缝转化为适用于Neo4j图数据库的Cypher查询语句。例如，“感冒有哪些症状？”这一问题，就会被精准转化为MATCH (d:Disease {name: '感冒'})-[:HAS_SYMPTOM]->(s:Symptom) RETURN s.name ，从而实现与知识图谱的高效交互。

1.2.5 Neo4j图数据库（知识图谱检索）

Neo4j图数据库会依据生成的Cypher查询语句，快速检索与问题相关的医疗知识图谱信息。这一知识图谱涵盖了疾病、症状、药物、治疗方法等丰富的实体及其相互关系，宛如一座庞大的医疗知识宝库。

1.2.6 检索结果整合

从知识图谱中检索到的信息，会被传递给经过微调的领域大模型。大模型会对这些信息进行深度整合与优化，进一步提炼出更有价值、更准确的内容。

1.2.7 输出结果

最终生成的回答，会通过系统界面直观地返回给用户，为用户提供准确、清晰且易于理解的医疗建议，真正做到让复杂的医疗知识触手可及。

二、代码实现

2.1 知识图谱构建

运用Python和Py2neo库，轻松实现与Neo4j的连接，并构建起医疗知识图谱。

    from py2neo import Graph, Node, Relationship
    
    # 连接Neo4j
    graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "yourpassword"))
    
    # 创建节点和关系
    node_disease = Node("Disease", name="感冒", description="一种常见的呼吸道疾病")
    node_symptom = Node("Symptom", name="咳嗽")
    rel_has_symptom = Relationship(node_disease, "HAS_SYMPTOM", node_symptom)
    
    graph.create(node_disease)
    graph.create(node_symptom)
    graph.create(rel_has_symptom)

2.2 Agent设计与问题解析

借助大模型进行问题的语义理解，通过Agent生成Cypher查询语句。

    import openai
    
    def agent_query_parser(question):
    prompt = f"解析问题并生成Cypher查询语句：'{question}'"
    response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=100)
    return response.choices[0].text.strip()
    
    question = "感冒有哪些症状？"
    cypher_query = agent_query_parser(question)
    print("生成的Cypher查询语句：", cypher_query)

2.3 在Neo4j中检索信息

利用生成的Cypher查询语句，在Neo4j中高效检索相关信息。

    def query_neo4j(cypher_query):
    result = graph.run(cypher_query)
    return [record["s.name"] for record in result]
    
    # 示例查询
    cypher_query = "MATCH (d:Disease {name: '感冒'})-[:HAS_SYMPTOM]->(s:Symptom) RETURN s.name"
    symptoms = query_neo4j(cypher_query)
    print("感冒的症状：", symptoms)

2.4 结果整合与输出

将检索到的信息，通过大模型整合并输出给用户。

    def generate_answer(symptoms):
    prompt = f"根据以下症状生成回答：{symptoms}"
    response = openai.Completion.create(engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=100)
    return response.choices[0].text.strip()
    
    answer = generate_answer(symptoms)
    print("最终回答：", answer)

三、系统优化与扩展

3.1 依托专家历史诊治病案进行医疗知识图谱构建

3.1.1 数据来源

以专家的历史诊治病案作为知识图谱构建的核心数据来源。这些珍贵的病案详细记录了患者的症状、诊断过程、检查结果以及治疗方案等关键信息，为知识图谱提供了丰富且真实的临床数据支撑。

3.1.2 数据转换与导入

将病案数据精心转换为知识图谱的结构化形式，并顺利导入Neo4j图数据库。例如，定义如下节点和关系：

• 节点类型 ：

  • 患者（Patient）
  • 疾病（Condition）
  • 检查（Observation）
  • 治疗（Treatment）

• 关系类型 ：

  • 患者 - 疾病（has_condition）
  • 疾病 - 检查（requires_exam）
  • 疾病 - 治疗（has_treatment）

3.1.3 自动化构建

通过编写脚本实现病案数据的自动化处理，高效提取关键信息并构建知识图谱。

    def create_graphrels(self, disease_infos):
    self.create_relationship('Disease', 'Symptom', disease_infos['rels_symptom'], 'has_symptom', '症状')
    self.create_relationship('Disease', 'Treatment', disease_infos['rels_treatment'], 'has_treatment', '治疗方案')
    self.create_relationship('Disease', 'Observation', disease_infos['rels_observation'],'requires_exam', '检查项目')

3.2 基于DeepSeek的医疗大模型微调的实现方法

3.2.1 数据预处理

在微调之前，对医疗领域的数据进行全面预处理，包括细致的数据清洗、规范的格式化以及精准的标注。以下是一些微调数据的示例：

    [
    {"text": "患者主诉：咳嗽、发热。诊断：感冒。治疗方案：多喝水，服用感冒药。"},
    {"text": "患者主诉：头痛、恶心。诊断：偏头痛。治疗方案：休息，服用止痛药。"},
    {"text": "患者主诉：胸闷、心悸。诊断：心律失常。治疗方案：心电图检查，服用抗心律失常药物。"}
    ]

3.2.2 微调配置

运用LoRA（Low - Rank Adaptation）技术，对DeepSeek模型进行精准微调，使其能够更好地适应医疗领域的复杂任务。

LoRA技术的核心思想是在预训练模型的基础上，引入可训练的低秩矩阵来微调模型。对于Transformer模型中的每一个注意力层或前馈层，假设原始的权重矩阵为W，LoRA在原权重矩阵上增加一个低秩分解的矩阵对A和B。即原来的线性变换y = Wx变为y = Wx + BAx，其中A是从输入维度d_{in}映射到低秩维度r的矩阵，B是从低秩维度r映射回输出维度d_{out}的矩阵 ，r \ll d_{in}, d_{out}。

在代码实现中，通过以下方式对模型进行LoRA改造：

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
    import pandas as pd
    from datasets import Dataset
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B")
    data_path = "./data/medical_data.json"
    data = pd.read_json(data_path)
    train_ds = Dataset.from_pandas(data)

3.2.3 微调与验证

    from unsloth import FastLanguageModel
    import torch
    
    model, optimizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B",
    max_seq_length=4096,
    dtype=torch.bfloat16,
    load_in_4bit=True,
    )
    
    model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r=32,  # LoRA矩阵秩
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj"],
    lora_alpha=64,
    lora_dropout=0.1,
    )
    
    model.train()
    for epoch in range(3):
    for batch in train_ds:
        inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt").to("cuda")
        outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")

微调完成后，使用验证集全面评估模型性能，通过计算准确率、召回率等关键指标，确保模型在医疗领域的表现达到预期，为实际应用提供可靠保障。

四、总结与展望

本文成功构建的智能辅助诊疗系统，创新性地将大模型与医疗知识图谱深度融合。借助大模型强大的语义理解和意图识别能力，结合知识图谱结构化的医疗知识，实现了对医疗问题的精准、高效解答。从代码实现部分可以清晰看到，从知识图谱的构建、问题的解析，到结果的整合与输出，各个环节紧密协同，已初步搭建起一个完整且实用的系统框架。

在系统优化与扩展方面，依托专家历史诊治病案构建知识图谱，使系统知识来源更贴近临床实际，数据更具权威性和实用性；基于DeepSeek的医疗大模型微调，则进一步提升了模型在医疗领域的专业性和准确性，为系统的广泛应用奠定了坚实基础。

展望未来，智能辅助诊疗系统还有巨大的发展空间：

1. 知识图谱的动态更新 ：随着医疗数据的持续海量积累，知识图谱需要具备实时动态更新的能力，以便及时反映最新的医疗知识和临床实践成果，确保系统始终保持前沿性和准确性。
2. 多模态数据融合 ：积极探索结合文本、图像、电子病历等多种模态的数据，充分挖掘不同数据类型的价值，进一步提升系统的诊断能力和准确性，为医疗决策提供更全面、精准的支持。
3. 模型的可解释性 ：在医疗领域，模型的决策过程必须具备可解释性，这一点至关重要。未来需要深入探索如何将大模型的决策逻辑以更直观、易懂的方式呈现给医护人员，增强他们对模型结果的信任度和应用信心。
4. 跨领域应用 ：不断拓展该系统在其他医疗场景中的应用，如远程医疗、医疗教育等，推动人工智能技术在医疗行业的全面、深度发展，为改善医疗服务质量、提升医疗效率贡献更多力量。

通过本文的详细介绍，期望能为从事医疗人工智能研究的同行们提供有价值的参考和启发。大模型与知识图谱的结合，无疑为医疗领域带来了前所未有的发展机遇，未来的探索之路充满无限可能，值得我们共同努力前行。