探索KERAP：基于多智能体和知识图谱的零样本诊断预测新路径

在医疗诊断领域，如何利用电子健康记录（EHR）数据准确预测患者未来的健康风险一直是临床决策和早期干预的关键。本文将深入介绍KERAP技术，该技术通过多智能体协作和知识图谱（KG）的整合，构建了一套全新的零样本诊断预测方法。KERAP不仅融合了先进的自然语言处理技术，还通过分阶段推理和多角度数据提取，实现了对患者健康风险的精准把控。

项目背景与任务描述

医疗诊断预测任务的目标是根据患者过往的医疗数据（例如电子健康记录），对未来可能出现的健康风险进行准确预测。KERAP技术正是为了解决这一难题而设计。它通过充分利用医学知识图谱和大规模语言模型（LLMs），实现了在缺乏标注数据的情况下进行“零样本”诊断预测，为医疗决策提供了新的思路和方法。

该项目的目标在于：

  • 精确预测患者的健康风险；
  • 在多智能体协作下实现数据、知识与模型的深度融合；
  • 利用分阶段推理，确保预测结果的可靠性与准确性。

KERAP技术框架概览

KERAP技术框架主要由三个核心模块构成：链接代理（Linkage Agent）、检索代理（Retrieval Agent）以及预测代理（Prediction Agent）。每个模块在整个流程中承担着不同的职责，通过紧密协作，共同推动诊断预测任务的高效完成。

1. 链接代理：建立疾病与知识图谱的连接

链接代理的主要任务是将预测出的疾病与医学知识图谱中的相关实体建立联系。这一过程采用了嵌入向量方法和提示（prompt）模型相结合的策略，保证了候选概念的高效生成与匹配。具体来说，链接代理包含以下几个组成部分：

  • matching.py：作为链接过程的核心入口，通过输入查询和候选概念，进行概念匹配；
  • gen_response.py：基于大规模语言模型生成链接响应，确保模型能够理解并输出准确的信息；
  • gen_candidates 文件夹下的各个脚本：

    • gen_embedding.py：加载预训练的嵌入向量，并生成候选池；
    • match_embedding.py：利用最近邻搜索方法在查询与候选嵌入中寻找最匹配的概念；
  • utils 文件夹中的工具：

    • distances.py：提供余弦相似度等距离计算方法，用于评估概念间的相似度；
    • others.py：提供其他辅助函数；
  • metrics.py 与 prompts.py：分别负责评价指标和提示模板的设置，保证链接任务的准确性和响应的标准化。

用户可以通过简单的命令运行链接脚本，例如：

python linkage/matching.py --mode embedding --top_k 5

以上命令将根据嵌入向量匹配方法返回前5个候选概念。

2. 检索代理：提取正负知识以构建诊断准则

在医疗诊断中，准确区分有助于确诊的正面知识和排除误诊的负面知识至关重要。检索代理正是为此设计，其主要工作流程包括信息提取和结果分类：

  • extraction_positive.py：从大规模知识图谱中提取与诊断相关的正面知识，如“症状X指示疾病Y”等正向关系；
  • extraction_negative.py：提取负面信息，例如“症状X排除疾病Z”，为诊断提供反向参考；
  • prompts.py：内置专门的提示模板，确保大规模语言模型在提取过程中能够抓住关键信息；
  • utils.py：集合了检索过程中常用的辅助函数及日志记录功能；
  • gen_response.py：负责生成并解析大规模语言模型的输出，使得正负知识提取更加高效和精确。

运行正负知识提取的示例命令如下：

python retrieval/extraction_positive.py
python retrieval/extraction_negative.py

通过设置不同的提示和解析规则，用户可以调整检索过程，以适应不同的数据输入和预测需求。

3. 预测代理：融合患者数据与结构化知识进行推理

在完成了链接和检索过程之后，预测代理承担了整合患者数据与结构化知识，进行多阶段推理并最终实现诊断预测的任务。其核心功能包括数据预处理、模型推理和结果评估，具体模块结构如下：

  • prediction/main.py：作为预测流程的入口脚本，负责协调整个数据处理和推理过程；
  • utils/raw_dataset.py：处理原始数据的加载和预处理工作，确保输入数据符合模型要求；
  • utils/evaluation.py：提供评估指标计算方法，如精确度、召回率、F1分数等，帮助用户了解模型性能。

用户可以通过以下命令启动预测流程：

python prediction/main.py --model GPT-4o-mini

在执行过程中，系统会自动输出模型的推理结果和各项评价指标，为后续调优提供依据。

数据集与依赖

KERAP项目在实现过程中依赖于以下几部分数据与工具：

  • 医学知识图谱：主要采用iBKH数据集，该数据集提供了全面的医学知识和实体间关系，为链接和检索过程提供了坚实的数据支持。
  • 电子健康记录数据：项目中采用了MIMIC-III数据集和PROMOTE数据集。前者为公开数据集，后者为私有数据集，二者在数据格式和隐私策略上有所区别。由于涉及敏感的医疗数据，获取PROMOTE数据集需满足相应的培训和资质要求。
  • 软件依赖：项目开发使用Python 3.11.5，相关依赖均在requirements.txt中列出，确保环境的一致性和可重复性。

应用场景与未来展望

KERAP技术不仅适用于临床医疗中的疾病风险预测，还具有广泛的应用前景。其多智能体协作框架和分阶段推理方法在其他领域同样具有较高的借鉴价值，例如：

  • 个性化治疗方案制定：通过综合患者历史数据与结构化知识，帮助医生制定更为个性化的治疗计划；
  • 公共卫生监测：利用电子健康记录数据对传染病或慢性病的流行趋势进行监控和预测；
  • 医疗资源分配：提前预判患者群体的健康风险，优化医疗资源的调配与管理。

在未来的研究中，KERAP技术还有望与更多先进的深度学习模型和知识图谱构建技术相结合，进一步提升诊断预测的准确性和应用效率。同时，随着医疗数据获取与处理技术的不断进步，多智能体协作框架将在更多实际场景中发挥重要作用。

技术实现与代码解析

链接代理详细实现

链接代理的实现主要依靠两种不同的匹配方法：基于嵌入向量的匹配和基于提示的匹配。两种方法各有优势：

  • 嵌入向量匹配：通过计算查询和候选概念之间的余弦相似度，实现高效、准确的概念链接；
  • 提示模型匹配：利用大规模语言模型生成自然语言描述的匹配结果，在语义理解方面具有较高的准确性。

在代码实现上，matching.py作为核心入口，通过传入参数--mode和--top_k，灵活选择匹配策略和返回候选数目。相关辅助工具如distances.py和others.py提供了必要的数学计算和函数支持，而metrics.py则为整个链接任务提供了性能评估的标准。

检索代理的核心流程

检索代理在链接完成后，开始针对每个候选概念进行知识提取。其核心流程包括：

  • 对知识图谱中的海量信息进行分类整理；
  • 利用正负提示模板分别提取有助于确诊的正面知识和排除误诊的负面知识；
  • 生成的知识被进一步整合，形成完整的诊断依据。

这一过程不仅提高了模型在零样本场景下的表现，还为后续的多阶段推理提供了坚实的数据支持。通过精细的提示设计和响应解析，检索代理能够在短时间内从海量数据中筛选出最相关的信息，为模型推理奠定基础。

预测代理的推理策略

在链接和检索完成后，预测代理整合患者的历史数据与从知识图谱中提取的结构化知识，利用多阶段推理进行诊断预测。整个流程中：

  • 数据预处理：首先，利用raw_dataset.py对原始电子健康记录进行清洗、格式化和特征提取；
  • 模型推理：在main.py中调用预测模型，综合处理后的数据和结构化知识，完成零样本诊断预测；
  • 性能评估：最终，通过evaluation.py计算各项指标，为模型效果提供定量反馈。

这一流程充分体现了KERAP技术在处理复杂医疗数据和知识整合方面的优势。预测代理不仅能够快速响应患者数据变化，还能通过不断迭代和优化，提高预测的准确性与可靠性。

实践中的操作指南

对于有志于将KERAP技术应用于实际项目的开发者和研究人员，以下是一些实用的操作建议：

  1. 环境配置
    请确保使用Python 3.11.5，并通过requirements.txt安装所有依赖包。配置好运行环境后，即可顺利启动各个代理模块。

  2. 数据准备
    准备好所需的电子健康记录数据（如MIMIC-III或PROMOTE），并按照项目要求进行格式化。数据的质量和完整性直接影响预测效果，因此建议在预处理阶段进行详细检查和清洗。

  3. 运行链接与检索流程
    首先运行链接代理进行概念匹配，确保每个预测疾病与知识图谱中的实体建立正确关联。随后启动检索代理，提取正负知识，为后续推理提供依据。根据不同的任务需求，可以灵活调整参数和提示模板。

  4. 执行预测与评估
    在完成数据预处理、链接和检索之后，运行预测代理进行模型推理。系统将自动输出预测结果及各项评价指标，开发者可根据评估结果不断调整模型参数，提升整体性能。

  5. 代码扩展与定制
    KERAP项目代码结构清晰，各个模块之间的耦合度低。研究人员可以在此基础上，根据实际应用场景进行扩展与定制，例如加入新的评价指标或改进提示模板，以满足更复杂的诊断需求。

总结

KERAP技术通过多智能体协同和知识图谱整合，为医疗诊断预测提供了一条全新的技术路径。其独特的架构设计和分阶段推理策略，使得在零样本条件下依然能够实现高准确度的诊断预测。无论是在临床实践还是在医疗科研领域，KERAP都有望推动医疗大数据与人工智能深度融合，促进个性化医疗和精准医疗的发展。

本文详细介绍了KERAP技术的背景、整体架构、各模块的实现细节以及实际操作指南，希望能够为广大医疗技术爱好者和研究人员提供有价值的参考。未来，随着技术的不断发展与完善，KERAP及其衍生系统将会在更多实际场景中展现出巨大的应用潜力，为医疗健康领域带来更多创新和突破。