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新框架GraphDx通过成本感知的LLM知识图谱增强医学诊断

研究人员开发了GraphDx，一个旨在改善医疗环境中顺序诊断的新型框架。该系统利用大型语言模型（LLMs）构建医学诊断知识图谱（MDKGs），该图谱对诊断相关性和成本都很敏感。GraphDx采用三个专用智能体——感知、推理和决策——系统地收集信息、评估证据并规划诊断步骤，同时最大限度地降低费用。在MedQA和MIMIC-IV数据集上的实验表明，诊断成功率显著提高，准确率达到79-93%，同时测试成本降低了20-54%。