1. 论文研究目标：领域难题与科学假设
The digital age has been marked by the rise and spread of online misinformation, which has neg-ative societal consequences, especially when re-lated to public health (van der Linden, 2022). Fact verification (FV) has emerged as an automated ap-proach for addressing the increasing rate of decep-tive content promulgated online (Das et al., 2023; Schlichtkrull et al., 2023a).
While these methods have been tested for encyclope-dic claims, exploration on domain-specific and realistic claims is missing. In this work, we apply an iterative FV system on three medi-cal fact-checking datasets and evaluate it with multiple settings, including different LLMs, ex-ternal web search, and structured reasoning us-ing logic predicates.
事实核查数据集 (Fact Verification Datasets): 百科全书式数据集 (Encyclopedic Datasets): 如 FEVER, HOVER, FEVEROUS，主要关注从 Wikipedia 等知识库中构建的声明。 领域特定数据集 (Domain-Specific Datasets): 近年来兴起，关注科学、医学、气候变化、计算机科学等特定领域的事实核查，例如 SCIFACT, HEALTHFC, COVERT, Climate-Fever 等。本论文的研究正是基于医疗领域的特定数据集。 真实世界虚假信息数据集 (Real-world Misinformation Datasets): 关注更贴近实际应用场景的虚假信息核查，如 Schlichtkrull et al., Glockner et al. 的工作。
事实核查方法 (Fact Verification Approaches): 传统三阶段流水线方法 (Traditional Three-Part Pipeline): 包括文档检索 (Document Retrieval)、证据抽取 (Evidence Extraction) 和 结论预测 (Verdict Prediction)。 基于大型语言模型的迭代式方法 (Iterative LLM-based Methods): 利用 LLM 的多轮对话能力和推理能力，将事实核查视为一个逐步深入的问题解决过程。例如： 变焦问题 (Varifocal Questions): Ousidhoum et al., 2022 Wh-问题辅助验证 (Wh-questions to aid verification): Rani et al., 2023 步步深入的提示 (Step-by-step prompting): Zhang and Gao, 2023 程序引导的推理 (Program-guided reasoning): Pan et al., 2023b 本论文提出的系统 也属于此类，并在此基础上进行了扩展和创新。
Andreas Vlachos: 在事实核查领域有多项重要研究，尤其在数据集构建和方法探索方面贡献突出，例如 FEVER 数据集的主要作者之一。 Michael Sejr Schlichtkrull: 关注真实世界虚假信息核查，AVeriTeC 数据集作者之一。 Preslav Nakov: 在多语言和可解释的事实核查方面有研究，QACheck 系统的作者之一。 Isabelle Augenstein: 关注大型语言模型时代的事实性挑战和机遇。 Florian Matthes: 本论文的作者之一，在领域特定事实核查，特别是医疗领域有持续研究。
2. 创新思路、方法与模型：步步深入的验证之路
谓词生成 (Predicate Generation): 针对输入的医疗健康声明，系统首先利用 LLM 生成 谓词 (predicate)，以结构化的方式表示声明的核心信息。例如，对于声明 "A mutation in HNF4A leads to an increased risk of developing diabetes by the age of 14 years." (HNF4A 突变导致 14 岁前患糖尿病风险增加)，系统生成了 OnsetAge(diabetes, 14) (糖尿病发病年龄为 14 岁) 和 IncreaseRisk(HNF4A mutation, diabetes) (HNF4A 突变增加糖尿病风险) 两个谓词。谓词的引入旨在将自然语言声明转化为更易于推理和检索的结构化形式。 问题生成 (Question Generation): 基于原始声明和生成的谓词 (可选)，系统利用 LLM 生成一系列 探究式问题 (inquisitive questions)，以逐步获取验证声明所需的更多背景知识和证据。例如，针对上述 HNF4A 突变与糖尿病风险的声明，系统生成了以下问题： Q1. What is HNF4A? (什么是 HNF4A？) Q2. How does HNF4A affect insulin production? (HNF4A 如何影响胰岛素生成？) Q3. What conditions are linked to mutations in HNF4A? (哪些疾病与 HNF4A 突变有关？) Q4. What is the age of onset for MODY diabetes associated with HNF4A mutations? (与 HNF4A 突变相关的 MODY 糖尿病的发病年龄是多少？) 这些问题旨在从不同角度挖掘与声明相关的证据，涵盖定义、机制、关联疾病、发病年龄等多个方面。 问题回答 (Question Answering) / 证据检索 (Evidence Retrieval): 针对生成的问题，系统利用 外部搜索引擎 (External Search) (论文中使用 DuckDuckGo) 或 内部知识库 (Internal Knowledge) (即 LLM 自身蕴含的知识) 进行证据检索。检索到的证据以 答案形式 (Question Answering) 呈现，例如： HNF4A is a Protein Coding gene. (HNF4A 是一个蛋白质编码基因。) It controls the expression of genes involved in glucose-stimulated insulin secretion. (它控制参与葡萄糖刺激胰岛素分泌的基因表达。) Mutations can cause maturity-onset diabetes of the young (MODY). (突变可导致青年起病的成年型糖尿病 (MODY)。) HNF4A-MODY typically results in diabetes presenting in adolescence (median, 13.8 years) (HNF4A-MODY 通常导致青春期发病的糖尿病 (中位数 13.8 岁)。) 通过搜索引擎或 LLM 自身知识库，系统能够获取支持或反驳声明的证据。
推理 (Reasoning): 系统接收到问题和对应的答案 (证据) 后，利用 推理模块 (Reasoning Module) (基于 LLM) 判断当前证据是否足以做出结论。如果证据充分，系统预测声明的 结论 (Verdict) (SUPPORTED 支持 或 REFUTED 反驳) 并生成 解释 (Explanation)。如果证据不足，系统将继续生成新的问题，重复上述步骤，直到收集到足够的证据。在本研究中，系统最多生成 5 个后续问题。
迭代性： 系统不是一次性完成事实核查，而是通过多轮问题生成、证据检索和推理，逐步深入地验证声明。这种迭代的方式更符合人类的认知过程，能够处理需要多方面证据支持的复杂声明。 解释性： 由于验证过程是步步深入的，每一步都生成了问题、答案和中间推理结果，因此整个验证过程是 可追踪 (traceable) 和 可解释 (interpretable) 的。用户可以通过查看问题-答案对以及最终的解释，理解系统做出判断的依据。
更强的证据挖掘能力： 传统方法通常依赖于预先选择的证据片段，可能遗漏重要的背景知识。而迭代式系统通过生成探究式问题，能够主动挖掘更多相关证据，尤其是在医疗领域这种知识密集型场景下，优势更加明显。 更好的可解释性： 传统方法通常是 "黑箱" 模型，难以解释其决策过程。而迭代式系统通过问题-答案链条和最终解释，提供了更清晰的推理路径，增强了用户对系统判断的信任感。 更灵活的推理方式： 系统可以根据声明的复杂程度，动态调整验证的深度。对于简单的声明，可能只需少量几轮迭代即可完成验证；对于复杂的声明，则可以进行更深入的挖掘和推理。 引入谓词逻辑 (Predicate Logic) 的结构化推理 (Structured Reasoning): 实验中探索了将 谓词逻辑 (Predicate Logic) 融入系统的方法，通过生成结构化的谓词，可以更精确地指导问题生成和证据检索，并为最终的结论预测提供结构化的推理依据。虽然在某些情况下谓词逻辑带来了性能提升，但也发现其对非正式语言的声明处理效果有限。
The system we develop in this work is mainly inspired by QACheck (Pan et al., 2023a) and its FV components. We expand that system by intro-ducing novel prompts, additional chain-of-thought reasoning, amplify evidence retrieval with an on-line search engine, and experiment with structured reasoning in the form of logic predicates.
新的提示 (Novel Prompts): 为了更好地引导 LLM 进行问题生成、推理和结论预测，论文设计了专门的提示 (prompts)。这些提示的具体内容在附录中给出 (Figures 2-7)。 链式思考推理 (Chain-of-Thought Reasoning): 利用 LLM 的链式思考能力，逐步进行推理，提高验证的准确性和可解释性。 在线搜索引擎 (Online Search Engine): 引入 DuckDuckGo 搜索引擎，增强证据检索能力，特别是针对开放领域 (open-domain) 的医疗健康声明。 结构化推理 (Structured Reasoning) 与谓词逻辑 (Predicate Logic): 尝试将谓词逻辑融入系统，提升推理的精确性和结构化程度。
3. 实验验证：数据集、设计与结果分析
基线系统 (Baseline System): 使用传统的三阶段流水线方法作为基线系统，以便对比步步深入系统的性能提升。基线系统采用了语义搜索 (semantic search) 进行文档检索和证据抽取，使用 DeBERTa-v3 模型进行结论预测 (基于自然语言推理 NLI 任务)。 步步深入系统 (Step-by-Step System): 论文提出的迭代式系统，主要测试了以下不同配置： 知识来源 (Evidence Source): 内部知识 (internal): 仅使用 LLM 自身蕴含的知识作为证据来源。 外部网络搜索 (whole web): 使用 DuckDuckGo 搜索引擎检索网络信息作为证据来源。
结构化推理 (Structured Reasoning): 不使用谓词 (without predicates): 系统不生成和使用谓词。 使用谓词 (with predicates): 系统生成和使用谓词进行问题生成和推理。
基础 LLM (Base LLM): 对比了三种不同的 LLM 作为系统的核心模型： GPT-4o-mini (OpenAI): 来自 OpenAI 的模型，具有良好的推理能力。 Mixtral 8x7B (Mistral AI): 开源的混合专家模型 (mixture-of-experts architecture)，性能优秀。 LLaMa 3.1 (70B) (Meta): Meta 最新发布的开源大型模型。
数据集 (Datasets): 使用了三个医疗健康领域的事实核查数据集： SCIFACT: 包含从医学论文摘要中提取的生物医学声明，专家撰写，旨在帮助研究人员验证科学假设。共 693 条声明。 HEALTHFC: 包含日常健康相关的用户提问，涵盖营养、免疫系统、心理健康等主题，由医疗专家验证。共 327 条声明。 COVERT: 包含 Twitter 上关于 COVID-19 的健康相关声明，旨在模拟真实世界的虚假信息检测场景。共 264 条声明。
评估指标 (Evaluation Metrics): 使用 二元精确率 (Precision)、召回率 (Recall) 和 F1 值 (F1 score) 作为评估指标。由于数据集原始标注中包含 "信息不足 (Not Enough Information, NEI)" 类别，为简化问题，实验中只考虑 "支持 (SUPPORTED)" 和 "反驳 (REFUTED)" 两类声明。
步步深入系统性能提升显著 (Improvement): Table 1 的结果清晰地表明，步步深入的事实核查系统在三个数据集上都显著优于传统的三阶段流水线方法。 特别是 F1 值 提升明显，例如，在 HealthFC 数据集上，GPT 4o-mini 系统 (whole web) 的 F1 值达到了 87.6，而三阶段流水线系统 (whole web) 的 F1 值仅为 72.3，提升了 15.3 个百分点。 As seen in Table 1, the step-by-step verification systems considerably improved the final F1 performance on all three datasets, es-pecially precision values. The first GPT system im-proved the F1 performance by +4.3 on HealthFC, +3.4 on CoVERT, and +4.9 on SciFact, which is a major improvement when compared to the tradi-tional pipeline using single-turn verification. This answers our main research question. 外部知识 vs. 内部知识 (Internal vs. External Knowledge): 实验结果显示，对于 SCIFACT 数据集，使用外部网络搜索作为知识来源，系统性能更优。 这表明 SCIFACT 数据集中的声明更依赖于在线的生物医学研究知识。而对于 HEALTHFC 和 COVERT 数据集，内部知识 (LLM 自身知识库) 在某些情况下甚至超越了外部网络搜索。 这表明 LLM 已经编码了大量的医疗健康知识，能够有效处理日常健康相关的声明。 Utilizing web search improved the performance in all cases for SciFact, showing that this dataset worked better when grounded to biomedical studies found on-line. For the other two datasets, which contain common health claims, there were instances where internal knowledge of LLMs even outperformed the web search. 谓词逻辑的影响 (Predicate Logic): 实验结果表明，在 GPT 系统中引入谓词逻辑，对 HealthFC 数据集的性能提升最为显著。 使用谓词的 GPT 系统在 HealthFC 数据集上达到了最高的 F1 值 81.7。这说明谓词逻辑有助于系统更精确地获取证据，尤其是在处理结构化程度较高的声明时。然而，对于 COVERT 数据集，谓词逻辑反而导致了召回率下降，可能是因为 COVERT 数据集中的声明语言更非正式，生成的谓词质量不高，反而影响了证据检索。 Predicate Logic. The next experiment incorpo-rated first-order-logic predicates into the FV pro-cess. In the GPT system, this resulted in the best overall performance for HealthFC, ending at 81.7 F1 (+5.2 improvement to baseline, +1 to without predicates). 不同 LLM 的表现 (Choice of LLMs): GPT-4o-mini 在整体性能上表现最佳。 Table 2 展示了不同 LLM 生成的问题示例，GPT 生成的问题更通用和简洁，而 LLaMa 和 Mixtral 生成的问题更具体和深入。虽然更具体的问题可能更贴合声明，但也可能导致证据检索过程更容易引入噪音。 Overall, GPT-40-mini came out on top as the best LLM for the task. Table 2 shows an example of generated questions for all three LLMs for different claims. It is evident that GPT gives the most gen-eral and simplest questions, whereas LLaMa and Mixtral provide more specific and detailed ques-tions.
4. 论文贡献与业界影响：技术突破与商业机遇
证实了迭代式 LLM 系统在领域特定事实核查任务上的优越性： 实验结果明确表明，相较于传统的三阶段流水线方法，步步深入的系统在医疗健康声明的事实核查任务中取得了显著的性能提升，尤其在精度方面。这证明了 LLM 的多轮对话和推理能力在处理复杂领域知识密集型任务时的潜力。 深入分析了知识来源、结构化推理等因素的影响： 论文系统地研究了外部网络搜索、内部知识库和谓词逻辑等因素对系统性能的影响，为系统优化提供了重要的经验证据。例如，发现外部知识对科学性声明更重要，而内部知识对日常健康声明也很有价值；谓词逻辑在一定程度上可以提升性能，但也需要根据具体场景谨慎使用。 构建了可解释的事实核查系统： 步步深入的方法本身就具有良好的可解释性，通过问题-答案链条和最终解释，用户可以理解系统的推理过程，增强了系统的透明度和可信度。 推动了医疗健康领域事实核查研究的发展： 论文首次将迭代式 LLM 系统应用于医疗健康领域，并取得了积极成果，为该领域的进一步研究提供了新的方向和思路。
医疗虚假信息治理 (Medical Misinformation Governance): 该技术可以应用于在线医疗信息平台、社交媒体平台、新闻媒体 等，自动检测和标记医疗健康领域的虚假信息，减少其传播，维护公众健康。 辅助医疗专业人员 (Assisting Medical Professionals): 医生和研究人员可以利用该系统快速验证医疗健康声明的真实性，辅助临床决策和科学研究。例如，验证新的治疗方法、药物疗效、疾病风险因素等。 提升医疗健康类 AI 产品 (Enhancing Medical AI Products): 可以将该技术集成到医疗健康聊天机器人、智能问诊系统、健康知识图谱 等产品中，提高其内容生成的 准确性 (accuracy) 和 可信度 (reliability)，避免传播错误信息。 支持药物研发和临床试验 (Supporting Drug Discovery and Clinical Trials): 研究人员可以利用该系统快速检索和验证相关的医学文献和研究成果，加速药物研发和临床试验进程。 健康科普与教育 (Health Popularization and Education): 该技术可以用于开发高质量的健康科普内容，并对已有的科普内容进行 事实核查，确保信息的准确性和权威性，提升公众的健康素养。
开发面向医疗机构和健康平台的虚假信息检测与预警系统： 提供 SaaS 服务，帮助客户自动识别和处理医疗健康领域的虚假信息。 将事实核查技术集成到现有医疗健康 AI 产品中： 例如，与医疗聊天机器人、智能问诊系统等厂商合作，提升产品的内容质量和用户信任度。 为制药企业、医疗器械公司等提供医学文献和研究成果的快速验证服务： 帮助企业加速研发进程，降低风险。 开发面向公众的健康信息核查工具或平台： 帮助用户辨别网络上的健康信息真伪，提升健康素养。 提供基于事实核查技术的健康科普内容生成和审核服务： 帮助健康科普机构和媒体生产高质量、可信赖的健康信息。
深入理解步步深入的事实核查流程和关键技术： 例如问题生成、证据检索、推理模块的设计与实现，以及谓词逻辑的应用。 关注大型语言模型 (LLM) 在事实核查领域的最新进展： 持续学习和掌握最新的 LLM 技术，探索如何将其应用于医疗健康领域的事实核查。 研究如何构建高质量的医疗健康知识库和搜索引擎： 高质量的知识库和搜索引擎是事实核查系统的基础，需要深入研究如何构建和维护。 探索如何提升事实核查系统的可解释性和用户体验： 可解释性是医疗领域应用的关键，需要研究如何将复杂的推理过程以用户友好的方式呈现出来。 关注医疗健康领域的数据安全和隐私保护问题： 在应用事实核查技术时，需要严格遵守相关法规，保护用户数据安全和隐私。
5. 未来研究方向与挑战：技术演进与投资热点
更精细的问题生成 (Refined Question Generation): 论文指出，系统有时会生成过于深入或不够全面的问题，导致证据检索效率降低或遗漏关键证据。未来研究可以探索更智能、更精准的问题生成策略，例如，根据声明的类型和复杂程度，动态调整问题生成的方向和深度。 知识冲突处理 (Knowledge Conflict Resolution): 论文发现，当 LLM 的内部知识与检索到的外部证据存在冲突时，系统可能会做出错误的判断。未来研究需要探索更有效的知识冲突解决机制，例如，引入置信度评估、多源证据融合等方法。 处理 "信息不足 (Not Enough Information)" 的声明 (Handling NEI Claims): 论文为了简化评估，暂时忽略了 "信息不足" 类型的声明。但 "信息不足" 在事实核查中也是一种重要的结论，尤其是在科学研究领域，许多问题可能尚未有定论。未来研究需要探索如何更有效地处理这类声明，例如，通过更深入的证据挖掘、专家知识库的引入等。 用户视角与个性化解释 (User Perspectives and Personalized Explanation): 论文指出，最终的解释生成应该考虑不同用户的视角和需求。未来研究可以探索如何根据用户的背景知识、偏好等信息，生成更个性化、更易理解的解释。 结构化知识源的利用 (Leveraging Structured Knowledge Sources): 论文未来工作方向之一是 "expand the system to leverage structured knowledge sources like knowledge graphs"。知识图谱 (Knowledge Graph, KG) 能够提供更结构化、更丰富的知识表示，有助于提升证据检索和推理的效率和准确性。例如，利用医学知识图谱，可以更有效地回答关于疾病、药物、基因等实体和关系的问题。 形式化证明生成 (Formal Proof Generation): 论文还提到 "use methods like formal proof generation (Strong et al., 2024)" 作为未来的研究方向。形式化证明能够提供更严谨、更可靠的推理过程，增强系统判断的公信力，尤其在医疗领域这种对准确性要求极高的场景下，具有重要意义。 多模态信息融合 (Multi-modal Information Fusion): 当前的系统主要处理文本信息，但医疗健康领域也存在大量的图像、视频等 多模态 (multi-modal) 信息，例如医学影像、手术视频、健康科普动画等。未来研究可以探索如何将多模态信息融入事实核查系统，提升其应用范围和能力。 领域知识的持续学习与更新 (Continuous Learning and Updating of Domain Knowledge): 医疗健康知识更新迭代速度快，系统需要具备持续学习和更新领域知识的能力，以保证事实核查的及时性和准确性。
更先进的 LLM 和推理模型： 持续发展更强大、更智能的 LLM，提升其在领域知识理解、推理能力和问题生成方面的性能。 医疗健康知识图谱构建与应用： 构建大规模、高质量的医疗健康知识图谱，并将其应用于事实核查、智能问答、辅助决策等领域。 可解释性 AI (Explainable AI, XAI) 技术在医疗领域的应用： 发展更有效的 XAI 技术，提升医疗 AI 系统的透明度和可信度，尤其在事实核查这种对可信度要求高的任务中。 多模态信息处理与融合技术： 研究如何有效处理和融合文本、图像、视频等多种模态的医疗健康信息，构建更全面的事实核查系统。 持续学习与知识更新技术： 开发能够持续学习和更新医疗健康知识的系统，保持知识库的时效性和准确性。 面向特定疾病或健康主题的事实核查工具和平台： 例如，针对癌症、心血管疾病、糖尿病等常见疾病，开发专门的事实核查工具，提供更精准、更专业的服务。 结合区块链技术的健康信息溯源与可信度验证平台： 利用区块链技术，实现健康信息的溯源和可信度验证，从源头上遏制虚假信息的传播。
6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失
对 "信息不足 (NEI)" 声明的处理简化： 论文为了评估方便，简化了问题，只考虑 "支持" 和 "反驳" 两类结论，忽略了 "信息不足" 这一重要的类别。这在一定程度上限制了研究的完整性和实际应用价值。在真实场景中，很多医疗健康声明可能确实缺乏足够的证据来明确判断真伪， "信息不足" 也是一种合理的结论。 对谓词逻辑的应用效果评估不够深入： 虽然实验结果表明谓词逻辑在 HealthFC 数据集上取得了一定的性能提升，但在 COVERT 数据集上反而降低了性能。论文对这种现象的解释较为初步，对谓词逻辑在不同类型声明和数据集上的适用性，以及如何优化谓词生成和应用策略，还需要更深入的分析和研究。 对不同 LLM 的推理能力差异分析略显不足： 论文观察到不同 LLM (GPT-4o-mini, Mixtral 8x7B, LLaMa 3.1) 在问题生成风格和整体性能上存在差异，但对造成这些差异的深层原因，例如不同模型的知识结构、推理机制等，分析较为简略。更深入地理解不同 LLM 的优缺点，有助于更合理地选择和使用 LLM，并针对性地改进系统。 实验数据集的局限性： 虽然使用了三个医疗健康数据集，但数据集规模相对有限，且可能存在一定的偏差 (bias)。例如，COVERT 数据集主要来源于 Twitter，可能无法完全代表真实世界医疗虚假信息的全貌。更大规模、更多样化、更贴近真实应用场景的数据集，有助于更全面地评估系统的性能和泛化能力。 缺乏与人类专家 (领域专家) 的对比评估： 论文主要与传统的三阶段流水线方法进行对比，缺乏与人类专家 (例如，医生、健康科普专家) 在相同任务上的对比评估。与人类专家的对比，可以更直观地了解系统与人类水平的差距，并为系统改进提供更明确的目标。 对于解释的可信度和有效性验证不足： 论文强调了系统的可解释性，但对于生成的解释是否真正有效、是否能够帮助用户理解系统判断的依据，以及解释本身的可信度，缺乏具体的评估和用户研究。
系统的泛化能力 (Generalization Ability): 论文主要在三个医疗健康数据集上进行了评估，系统在其他医疗健康领域 (例如，罕见病、基因治疗等) 或其他领域 (例如，金融、法律等) 的泛化能力，还需要进一步验证。 系统的鲁棒性 (Robustness): 系统在面对对抗性攻击 (adversarial attack) 或恶意 crafted 的虚假信息时的鲁棒性如何，需要进行测试和评估。 系统的效率和可扩展性 (Efficiency and Scalability): 迭代式系统相比传统方法，计算复杂度更高，效率可能较低。在处理大规模数据或高并发请求时，系统的效率和可扩展性是否能够满足实际应用需求，需要进一步评估和优化。 系统在不同语言环境下的表现： 论文主要针对英文医疗健康声明进行研究，系统在其他语言 (例如，中文、西班牙语等) 环境下的表现如何，需要进行多语言的适配和评估。
7. 非技术背景读者的启示与背景知识补充
医疗健康领域虚假信息的危害性： 论文再次强调了医疗健康领域虚假信息的严重性，提醒我们关注网络健康信息的真伪，提高自身的信息素养。 人工智能技术在医疗健康领域的应用潜力： 论文展示了人工智能技术，特别是大型语言模型 (LLM)，在解决医疗健康领域实际问题上的巨大潜力，例如，自动化的事实核查系统可以有效辅助虚假信息治理，提升信息质量。 步步深入、可解释的 AI 系统的重要性： 论文提出的步步深入的事实核查系统，不仅性能优越，而且具有良好的可解释性，这对于医疗领域这种对可信度要求高的场景至关重要。可解释的 AI 系统更容易获得用户的信任和采纳。 技术发展与商业机会： 论文的研究也暗示了在医疗健康领域，基于 AI 的事实核查技术蕴含着巨大的商业机会，例如，开发虚假信息检测平台、集成到现有医疗健康产品中、提供专业验证服务等。
自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 的基本概念： 例如，文本表示、语义理解、自然语言推理等。 大型语言模型 (Large Language Models, LLM) 的基本原理和应用： 例如，Transformer 架构、预训练、微调、生成式模型、指令遵循等。 事实核查 (Fact Verification, FV) 的基本概念和流程： 了解事实核查的任务定义、常见方法、评估指标等。 医疗信息化 (Medical Informatics) 的基本知识： 了解医疗信息系统的构成、应用场景、数据特点等。 人工智能在医疗健康领域的应用概况： 了解人工智能技术在疾病诊断、药物研发、健康管理、公共卫生等领域的应用现状和发展趋势。 谓词逻辑 (Predicate Logic) 的基本概念 (可选)： 如果对结构化推理和谓词逻辑感兴趣，可以了解谓词、量词、逻辑连接词等基本概念。
1. 论文研究目标：医疗多模态数据融合的挑战与机遇
Large language models (LLMs) have shown re-markable performance in vision-language tasks, but their application in the medical field re-mains underexplored, particularly for integrat-ing structured time series data with unstruc-tured clinical notes. In clinical practice, dy-namic time series data such as lab test results capture critical temporal patterns, while clinical notes provide rich semantic context. Merging these modalities is challenging due to the inher-ent differences between continuous signals and discrete text.
结构化数据 (Structured Data): 如实验室检测结果、生命体征、人口统计学信息等，通常以表格或时间序列的形式存储。 非结构化数据 (Unstructured Data): 如临床笔记、医学影像、病理报告等，主要以文本、图像等形式存在。
关注语言模型与时间序列数据的融合： 以往的多模态研究更多集中于图像-文本、数值数据-文本的融合，而对时间序列数据与语言的有效融合方法探索不足。 提出 Prompt Learning 框架 ProMedTS： 论文创新性地提出了一个基于 Prompt Learning (提示学习) 的框架 ProMedTS，旨在弥合语言和时间序列数据之间的模态差距，让 LLM 能够更好地理解和利用这两种数据。 自监督学习 (Self-Supervised Learning) 策略： ProMedTS 框架采用了 自监督学习 的方法，通过设计特定的 损失函数 (loss functions)，实现跨模态对齐 (cross-modal alignment) 和 模态内匹配 (intra-modal matching)，无需大量标注数据即可有效训练模型。
医疗多模态学习 (Multimodal Learning in Healthcare): 图像-文本融合 (Image-Text Fusion): 如 MedCLIP, RAIM, GLORIA 等，主要关注医学影像 (如 X 光片、CT 扫描) 与文本报告 (如放射科报告) 的融合。 数值数据-文本融合 (Numerical Data-Text Fusion): LDAM, EHR-KnowGen 等方法，尝试融合实验室检测结果、生命体征等数值数据与临床笔记。 时间序列数据-文本融合 (Time Series Data-Text Fusion): ProMedTS 属于此类，但以往研究较少。
生成式医疗建模 (Generative Approaches to Healthcare Modeling): 判别式模型 (Discriminative Models): 传统的疾病风险评估和诊断模型，如 Choi et al., Niu et al., Qiao et al. 的工作。 生成式模型 (Generative Models): 近年来兴起，如 Clinical CoT, GatorTron, MedPalm, GPT4-Med, EHR-KnowGen 等，利用 LLM 的生成能力进行疾病诊断、问答等任务。ProMedTS 框架也属于生成式模型范畴。
Prompt Learning (提示学习) 与自监督学习 (Self-Supervised Learning): Prompt Learning: 利用预定义的 提示 (prompts) 引导 LLM 完成特定任务，例如，通过 前缀提示 (prefix prompts) 或 指令提示 (instruction prompts)，让 LLM 更好地理解和处理输入数据。ProMedTS 框架的核心思想之一就是利用 时间序列提示嵌入 (time series prompt embeddings) 作为 LLM 的输入。 Self-Supervised Learning: 通过设计 辅助任务 (auxiliary tasks) 和 损失函数 (loss functions)，在无需人工标注数据的情况下，训练模型学习有用的表示 (representations)。ProMedTS 框架采用了三种自监督学习目标，包括 跨模态对比对齐 (cross-modal contrastive alignment)、模态内匹配 (intra-modal matching) 和 异常描述重构 (anomaly description reconstruction)。
Xian Yang: 本论文的通讯作者，在医疗人工智能领域有多项研究成果，包括 EHR-KnowGen, GatorTron 等。 Jimeng Sun: 在医疗人工智能和时间序列分析方面有深入研究，PROMPTEHR, CAML 等模型作者之一。 Matthew McDermott: Clinical-BERT 模型的作者之一，关注自然语言处理在医疗领域的应用。 Edward Choi: RETAIN 模型的作者，在医疗时间序列建模和可解释性方面有贡献。 Fei Wang: PROMPTEHR 模型的作者之一，关注基于 Prompt Learning 的 EHR 生成模型。
2. 创新思路、方法与模型：ProMedTS 框架与 Prompt-Guided Learning
时间序列提示嵌入模块 (Time Series Prompt Embedding, TSPE Module): 该模块负责将原始的 时间序列实验室检测数据 (Lab Test X) 转换为 时间序列提示嵌入 (Time Series Prompt Embeddings, T)。其主要步骤如下： 时间序列编码 (Time Series Encoding): 首先使用 时间序列编码器 (Time Series Encoder, TSE) (论文中使用 PatchTST) 对原始时间序列数据 X 进行编码，提取时间序列的 时间特征 (temporal features)。 可学习的查询嵌入 (Learnable Query Embedding): 引入 可学习的查询嵌入 (Learnable Query Embedding, P)，作为 跨注意力机制 (cross-attention mechanism) 中的 查询 (query)，引导模型关注时间序列数据中的相关时间特征。 跨注意力机制 (Cross-Attention Mechanism): 利用 Clinical-BERT 的 多头交叉注意力编码器 (multi-head cross-attention encoder)，将查询嵌入 P 和 时间序列编码 TSE(X) 进行交叉注意力计算，生成最终的 时间序列提示嵌入 T。 TSPE 模块的关键创新在于，通过跨注意力机制和可学习的查询嵌入，有效地将原始时间序列数据转化为 LLM 可以直接处理的 "提示"，保留了时间序列数据重要的时间模式信息。
多模态文本信息融合模块 (Multimodal Textual Information Fusion, MTIF Module): 该模块负责有效地融合 医学笔记 (Medical Notes, M) 和 异常描述 (Anomaly Descriptions, C) 的文本信息。其主要步骤如下： 文本编码 (Text Encoding): 分别使用 Clinical-BERT 的 多头自注意力编码器 (multi-head self-attention encoder) 对医学笔记 M 和 异常描述 C 进行编码，得到文本嵌入 Em 和 Ec。 文本融合 (Text Fusion): 将医学笔记嵌入 Em 和 异常描述嵌入 Ec 进行 拼接 (concatenation) ⊕，然后通过 平均池化 (average pooling, AVG)，得到最终的 多模态文本嵌入 Ef。 MTIF 模块利用 Clinical-BERT 的自注意力机制，有效地编码了医学笔记和异常描述的语义信息，并通过简单的拼接和平均池化实现了两种文本信息的融合。
自监督学习模块 (Self-Supervised Learning, SSL Module): 该模块通过设计三种 自监督学习目标 (self-supervised learning objectives)，训练模型学习跨模态和模态内的有效表示。这三种损失函数包括： 跨模态对比对齐损失 (Cross-Modal Contrastive Alignment Loss, L 旨在将来自 同一患者 (same patient) 的 多模态文本嵌入 Ef 和 时间序列提示嵌入 T 在 共享潜在空间 (shared latent space) 中 拉近 (closer)，而将来自 不同患者 (different patients) 的嵌入 推远 (further apart)。 模态内匹配损失 (Intra-Modal Matching Loss, L 旨在 对齐 (align) 实验室检测结果 (Lab Test X) 和其对应的 异常描述 (Anomaly Descriptions, C)。这是一个 二分类任务 (binary classification task)，模型需要区分 匹配的 (matched) 和 不匹配的 (unmatched) 实验室检测结果-异常描述对。 异常描述重构损失 (Anomaly Description Reconstruction Loss, L 旨在从 时间序列提示嵌入 T 中 重构 (reconstruct) 出原始的 异常描述 C。这鼓励模型学习能够编码异常描述语义信息的时间序列提示嵌入。
模型输出 (Model Output): ProMedTS 框架的最终输出是 融合的多模态表示 (fused multimodal representation) E，通过 拼接 (concatenation) ⊕ 多模态文本嵌入 Ef 和 时间序列提示嵌入 T 得到。该表示可以用于下游的医疗任务，如 疾病诊断 (disease diagnosis)。
Prompt Learning: 通过将时间序列数据转化为 时间序列提示嵌入 (time series prompt embeddings)，ProMedTS 框架有效地弥合了连续时间序列信号和离散文本之间的模态差距，让 LLM 可以像处理文本一样处理时间序列数据。这种方法充分利用了 LLM 在处理序列数据和理解上下文方面的优势。 自监督学习: ProMedTS 框架采用了三种自监督学习目标，无需大量人工标注数据即可进行模型训练，降低了数据标注成本，提高了模型的可扩展性。 自监督学习目标的设计也有效地指导模型学习跨模态和模态内的有效表示，提升了多模态融合的效果。
针对时间序列数据-文本融合： ProMedTS 框架专门为融合 EHR 中的时间序列实验室数据和临床笔记而设计，更有效地处理了时间序列数据的 时间模式 和临床笔记的 语义信息。 Prompt-Guided Learning 机制： 通过 Prompt Learning 将时间序列数据转化为 LLM 可以直接处理的 "提示"，充分利用了 LLM 的能力，实现了更自然的模态融合。 自监督学习训练： ProMedTS 框架采用自监督学习进行训练，无需大量标注数据，降低了训练成本，提高了模型的泛化能力。 轻量级高效： 实验结果表明，ProMedTS 框架在性能超越现有方法的同时，参数量和计算复杂度相对较低，更易于部署和应用。 可扩展性和适应性： ProMedTS 框架的设计具有良好的可扩展性和适应性，可以方便地替换不同的 LLM 和时间序列编码器，并应用于不同的下游医疗任务。
异常描述 (Anomaly Descriptions) 作为桥梁： ProMedTS 框架利用 异常检测 (anomaly detection) 技术生成时间序列数据的 文本描述 (anomaly descriptions)，作为连接时间序列数据和临床笔记的 桥梁 (bridge)。异常描述将连续的时间序列信号转化为人类可读的文本摘要，降低了模态差异，方便 LLM 进行理解和融合。 时间序列提示嵌入 (Time Series Prompt Embeddings): ProMedTS 框架将时间序列数据编码为 时间序列提示嵌入 (time series prompt embeddings)，并将其作为 前缀提示 (prefix prompts) 拼接到临床笔记之前，输入到 LLM 中。这种方式让 LLM 能够以 "提示" 的形式自然地接收和处理时间序列信息，实现了更 seamless 的模态融合。 三阶段自监督学习目标 (Three Self-Supervised Learning Objectives): ProMedTS 框架设计了 跨模态对比对齐损失 (L、模态内匹配损失 (L 和 异常描述重构损失 (L 三种自监督学习目标，从不同角度指导模型学习有效的多模态表示，保证了融合的有效性和鲁棒性。
3. 实验验证：数据集、基线与性能评估
数据集 (Datasets): 使用了两个大规模公开 EHR 数据集： MIMIC-III: 包含 2001 年至 2012 年间 ICU 患者的 EHR 数据，包括医学出院总结、实验室检测结果、胸部 X 光片等。实验使用了约 27,000 名患者的数据，包含完整的医学出院总结和实验室检测结果。 MIMIC-IV: MIMIC-III 的升级版，包含 2008 年至 2019 年的 EHR 数据。实验使用了约 29,000 名患者的 EHR 记录，同样包括医学出院总结和实验室检测结果。 两个数据集都针对 25 种疾病表型 (disease phenotypes) 进行诊断任务，这些疾病表型在 MIMIC-III benchmark 中定义 (Harutyunyan et al., 2019a)。
基线模型 (Baseline Models): 为了全面评估 ProMedTS 框架的性能，论文选择了 多种类型的基线模型 进行对比，包括： 单模态模型 (Single-Modality Models): GRU: 基于循环神经网络 (RNN) 的时间序列模型。 PatchTST: 基于 Transformer 的时间序列模型。 TimeLLM: 基于 LLM 的时间序列预测模型。 CAML: 基于卷积注意力机制的文本分类模型。 DIPOLE: 基于双向 RNN 的疾病预测模型。 PROMPTEHR: 基于 Prompt Learning 的 EHR 生成模型。 LLaMA-7B: 大型语言模型，仅使用文本数据作为输入。
多模态模型 (Multimodal Models): LDAM: 标签依赖注意力模型，融合实验室检测结果和临床笔记。 FROZEN: 先进的多模态模型，代表了 cutting-edge 的多模态融合方法。 EHR-KnowGen: 知识增强的多模态学习模型，融合外部知识。
ProMedTS 变体 (ProMedTS Variants): 为了深入分析 ProMedTS 框架各个组件的贡献，论文还设计了以下变体模型进行 消融研究 (ablation studies)： ProMedTS w/o LAB: 移除实验室检测结果 (Lab Test) 输入，只使用临床笔记和异常描述。 ProMedTS w/o ANOMALY: 移除异常描述 (Anomaly Descriptions) 输入，保留实验室检测结果和临床笔记。 ProMedTS w/o CONTRAST: 移除跨模态对比对齐损失 (L<sub>contrast</sub>)。 ProMedTS w/o MATCH: 移除模态内匹配损失 (L<sub>match</sub>)。 ProMedTS w/o GEN: 移除异常描述重构损失 (L<sub>gen</sub>)。
实现细节 (Implementation Details): 所有模型均使用 Flan-T5 (Small 和 Large 版本) 作为 推理 LLM (inference LLM)，以保证公平比较。ProMedTS 模型使用 24 个时间序列提示嵌入，维度为 768。训练过程使用 AdamW 优化器，学习率为 1e-5，batch size 为 B，并进行 10% warm-up 策略。评估指标包括 Micro-F1 值 (Micro-F1 score) 和 Macro-F1 值 (Macro-F1 score)，实验结果为 5 次随机种子的平均值，并进行 t-test 统计显著性检验 (p < 0.05)。
ProMedTS 性能超越基线模型 (Performance Superiority of ProMedTS): Table 1 的结果清晰地表明，ProMedTS 框架在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 两个数据集上，在 Micro-F1 值和 Macro-F1 值上均取得了最佳性能，显著超越了所有基线模型。 例如，在 MIMIC-IV 数据集上，ProMedTS 的 Macro-F1 值达到了 66.21%，而表现最佳的基线模型 FROZEN 的 Macro-F1 值仅为 59.44%，提升了 近 7 个百分点。 Table 1 shows that ProMedTS achieves the highest overall performance, particularly in F1 scores on MIMIC-IV. In addition, replacing the LLM with a larger model improves F1 scores on both datasets, indicating our model's scalability and robustness across different LLMs. 更大模型提升性能 (Larger Model Improves Performance): Table 1 中对比了 ProMedTS 和 ProMedTS* (使用 Flan-T5-Large 作为 LLM) 的性能，ProMedTS*，表明 使用更大的 LLM 可以进一步提升 ProMedTS 框架的性能，体现了模型的 可扩展性 (scalability) 和 鲁棒性 (robustness)。 In addition, replacing the LLM with a larger model improves F1 scores on both datasets, indicating our model's scalability and robustness across different LLMs. 时间序列输入的重要性 (Importance of Time Series Input): Table 2 的消融研究结果显示，移除实验室检测结果 (ProMedTS w/o LAB) 导致 F1 值显著下降，表明 实验室检测结果 (时间序列数据) 对于疾病诊断至关重要，同时也突显了 ProMedTS 框架有效利用时间序列数据的能力。 Table 2 summarizes the results, showing that ProMedTS w/o LAB suffers a significant drop in F1 scores, highlighting the importance of lab test. 异常描述的必要性 (Necessity of Anomaly Descriptions): Table 2 的结果还显示，移除异常描述 (ProMedTS w/o ANOMALY) 同样导致性能下降，尽管下降幅度略小于移除实验室检测结果。这说明 异常描述在 ProMedTS 框架中也扮演着重要角色，能够辅助模型更好地理解和融合多模态数据。 ProMedTS w/o ANOMALY also shows reduced performance, highlighting the challenges of aligning modalities from discrete and continuous encoding spaces and the adverse effects of misalignment on multimodal understanding. 自监督学习目标的作用 (Effectiveness of Self-Supervised Loss Functions): Table 3 的消融研究结果表明，移除任何一个自监督学习目标 (L，尤其 移除异常描述重构损失 (L。这证明了 ProMedTS 框架设计的三种自监督学习目标都对模型性能提升至关重要，共同保证了跨模态对齐、模态内匹配和时间信息的有效编码。 Table 3 summarizes an ablation study on the loss functions in ProMedTS. Both ProMedTS w/o CONTRAST and ProMedTS w/o MATCH show slight declines in F1 scores, emphasizing the importance of Lcontrast for aligning and unifying time series and textual inputs within a shared latent space. ... Notably, ProMedTS w/o GEN exhibits a significant drop in F1 scores, highlighting the critical role of Lgen in refining prompt embeddings and integrating temporal information from time series data and anomaly descriptions. ProMedTS 模型的效率 (Efficiency of ProMedTS): Figure 4 展示了不同模型的参数量和计算时间对比，ProMedTS 模型的参数量和计算时间与多模态基线模型 (如 LDAM, FROZEN) 相当，但远低于大型语言模型 (如 LLaMA)。同时，ProMedTS 取得了更优的诊断性能，体现了其 高效性 (efficiency) 和 有效性 (effectiveness)。 Our model, ProMedTS, matches the parameter counts and computation times of multi-modal baselines such as LDAM and FROZEN, while using 25× fewer parameters and requiring one-third less training time than LLaMA, all while achieving superior diagnostic performance, high-lighting its efficiency and effectiveness in language-time series multimodal alignment and fusion. 时间序列提示嵌入长度的敏感性分析 (Sensitivity Analysis of Time Series Prompt Length): Table 4 的敏感性分析结果表明，不同的时间序列提示嵌入长度 (Np) 对模型性能影响不大，最优长度为 24，与实验设置一致。 Table 4 shows the F1 scores for embed-ding lengths of 12, 24, and 36. Slight fluctuations are observed in both micro and macro F1 scores across the MIMIC-III and MIMIC-IV datasets. The optimal embedding length is 24 for both datasets, consistent with the configuration used in our exper-iments. 异常描述 vs. 原始数值 (Anomaly Descriptions vs. Raw Numerical Values): Table 5 的对比实验结果表明，使用异常描述作为时间序列数据的输入，Flan-T5 模型的 Micro-F1 值提升了 2% 以上，说明 LLM 更有效地解释异常描述，而不是原始的数值时间序列数据。这也验证了 ProMedTS 框架利用异常描述作为桥梁的有效性。 Table 5 presents the evaluation results on the MIMIC-III and MIMIC-IV datasets for disease diagnosis. The results show that Flan-T5 achieves over a 2% improvement in Micro F1 score when using anomaly captions, demonstrat-ing that LLMs interpret anomaly captions more effectively than raw numerical values in time series lab test data.
4. 论文贡献与业界影响：医疗 AI 的新范式与应用前景
提出了 ProMedTS 框架： 论文创新性地提出了 ProMedTS 框架，有效解决了医疗 EHR 中语言 (临床笔记) 和时间序列数据 (实验室检测结果) 的融合难题。ProMedTS 框架利用 Prompt Learning 和自监督学习策略，实现了高效且可扩展的多模态融合。 验证了 Prompt Learning 在时间序列数据处理中的有效性： ProMedTS 框架成功地将 Prompt Learning 机制应用于时间序列数据处理，通过将时间序列数据转化为 "提示" 输入 LLM，充分发挥了 LLM 在序列数据处理和上下文理解方面的优势，为时间序列数据与语言模型的结合提供了新的思路。 设计了自监督学习策略： ProMedTS 框架设计了跨模态对比对齐损失 (L<sub>contrast</sub>)、模态内匹配损失 (L<sub>match</sub>) 和异常描述重构损失 (L<sub>gen</sub>) 三种自监督学习目标，无需大量标注数据即可有效训练模型，降低了数据依赖性，提高了模型的可扩展性和泛化能力。 建立了新的性能基准： 实验结果表明，ProMedTS 框架在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 两个大规模 EHR 数据集上，在疾病诊断任务中显著超越了现有最先进的模型，为该领域的研究建立了新的性能基准。 推动了医疗多模态 AI 的发展： ProMedTS 框架的提出和验证，为医疗多模态 AI 的发展注入了新的活力，有望促进更多基于 LLM 的医疗多模态应用的涌现。
辅助疾病诊断 (Assisted Disease Diagnosis): ProMedTS 框架可以应用于临床辅助决策系统 (Clinical Decision Support Systems, CDSS)，帮助医生更准确、更高效地进行疾病诊断，减少误诊和漏诊，提升医疗质量。 患者风险分层 (Patient Risk Stratification): ProMedTS 框架可以用于 预测患者的疾病风险，例如，预测 ICU 患者的死亡风险、并发症风险等，辅助医生进行患者风险分层管理，优化医疗资源配置。 个性化医疗 (Personalized Medicine): ProMedTS 框架可以结合患者的 EHR 数据，提供更个性化的诊断和治疗方案建议，实现精准医疗。 远程患者监护 (Remote Patient Monitoring): ProMedTS 框架可以应用于 远程患者监护系统，实时分析患者的生理信号和临床数据，及时发现病情变化，并发出预警，提升远程医疗服务的水平。 医疗数据分析平台 (Medical Data Analytics Platform): ProMedTS 框架可以作为核心技术，构建医疗数据分析平台，为医院、研究机构、制药企业等提供 EHR 数据分析和挖掘服务，助力医疗科研和临床实践。 智能健康管理 (Intelligent Health Management): ProMedTS 框架可以应用于 智能健康管理应用，结合用户的健康数据和生活习惯信息，提供个性化的健康建议和风险评估，帮助用户更好地管理自身健康。
开发面向医院的临床辅助决策系统 (CDSS) 产品： 将 ProMedTS 框架集成到 CDSS 系统中，提供疾病诊断、风险预测等功能，销售给医院和医疗机构。 构建医疗数据分析平台，提供数据分析和挖掘服务： 利用 ProMedTS 框架，构建强大的医疗数据分析平台，为医疗机构、制药企业、科研院所等提供数据分析、报告生成、模型定制等服务。 开发远程患者监护系统和智能健康管理应用： 基于 ProMedTS 框架，开发面向患者和家庭用户的远程监护设备和健康管理 App，提供实时健康监测、风险预警、个性化健康建议等服务。 提供 ProMedTS 框架的技术许可和定制化开发服务： 将 ProMedTS 框架授权给其他医疗 AI 公司或研究机构使用，并提供定制化开发服务，满足不同客户的需求。 基于 ProMedTS 框架进行医疗 AI 领域的创业： 利用 ProMedTS 框架的先进技术和应用潜力，在医疗 AI 领域进行创业，例如，成立专注于疾病诊断、风险预测、个性化医疗等方向的医疗 AI 公司。
深入理解 ProMedTS 框架的技术细节： 包括 TSPE 模块、MTIF 模块、自监督学习目标的设计与实现，以及关键代码和算法。 关注 Prompt Learning 和自监督学习在医疗领域的应用： 持续学习和掌握 Prompt Learning 和自监督学习的最新进展，探索其在医疗健康领域的更多应用场景。 研究 EHR 数据的特点和挑战： 深入了解 EHR 数据的多模态性、异构性、时序性、缺失值等特点，以及在数据处理和模型构建方面面临的挑战。 探索如何提升医疗 AI 的可解释性和可信度： 可解释性是医疗 AI 应用的关键，需要研究如何让 ProMedTS 框架具备更好的可解释性，提升医生和患者对模型的信任度。 关注医疗数据安全和隐私保护： 在开发和应用 ProMedTS 框架时，需要严格遵守医疗数据安全和隐私保护的相关法规和伦理规范。
5. 未来研究方向与挑战：更深层次的融合与应用拓展
提升疾病诊断的可解释性 (Explainability of Disease Diagnosis): 论文指出，ProMedTS 框架在疾病诊断的可解释性方面仍有提升空间。未来研究可以探索如何将 Chain-of-Thought (CoT) 推理 等可解释性技术融入 ProMedTS 框架，让模型不仅能给出诊断结果，还能提供诊断的理由和依据，增强医生的信任感和采纳度。 利用更大规模的 LLM (Larger LLMs): 论文受计算资源限制，使用了相对紧凑的 LLM (Flan-T5-Small)。未来研究可以 尝试使用更大规模的 LLM (如 LLaMA, Mistral 等)，探索更大模型是否能进一步提升 ProMedTS 框架的性能，并解决当前模型可能存在的文本处理能力限制。 拓展到更细粒度的疾病诊断 (More Downstream Tasks): 论文主要关注高层疾病表型 (higher-level disease phenotypes) 的诊断。未来研究可以将 ProMedTS 框架应用于 更细粒度的疾病诊断任务 (more downstream tasks)，例如，疾病亚型分类、疾病进展预测、药物反应预测 等，拓展其应用范围。 探索其他模态数据的融合 (Integration of Other Modalities): ProMedTS 框架目前主要融合了临床笔记和实验室检测结果两种模态的数据。未来研究可以 探索融合更多模态的 EHR 数据，例如，医学影像、基因组数据、患者生活方式数据 等，构建更全面的多模态医疗 AI 系统。 更复杂的模态融合机制 (More Sophisticated Fusion Mechanisms): ProMedTS 框架目前采用了相对简单的拼接和平均池化进行文本模态的融合。未来研究可以 探索更复杂的模态融合机制，例如，注意力机制、图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs)、跨模态 Transformer 等，进一步提升多模态融合的效率和效果。 更全面的模型评估和验证 (More Comprehensive Evaluation and Validation): 论文主要在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 两个数据集上进行了评估。未来研究需要在 更多样化、更真实的医疗数据集上进行更全面的模型评估和验证，包括不同地域、不同人群、不同医疗机构的数据，以确保模型的 泛化能力和鲁棒性。
可解释性医疗 AI (Explainable Medical AI, XMAI) 技术： 发展更先进的 XMAI 技术，提升医疗 AI 系统的透明度和可解释性，满足临床应用的伦理和信任需求。 更大规模、更高效的医疗专用 LLM： 研发针对医疗领域优化的、更大规模、更高效的 LLM，提升模型在医疗知识理解、推理和生成方面的能力。 多模态医疗数据融合平台： 构建支持多种模态医疗数据 (文本、图像、时间序列、基因组等) 融合、分析和应用的综合平台，为医疗机构和科研机构提供强大的数据基础设施。 面向特定疾病或专科的多模态 AI 应用： 例如，针对肿瘤、心血管疾病、神经退行性疾病等特定疾病或专科，开发基于多模态 AI 的精准诊断、个性化治疗、预后预测等应用。 基于多模态 AI 的远程医疗和健康管理解决方案： 开发更智能、更便捷、更有效的远程医疗和健康管理解决方案，提升医疗服务的可及性和效率。 医疗数据安全和隐私保护技术： 在医疗 AI 快速发展的同时，加强医疗数据安全和隐私保护技术的研发和应用，构建安全可信的医疗 AI 生态系统。
6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失
对 "异常描述" 的依赖性： ProMedTS 框架的核心创新之一是利用 "异常描述" 作为桥梁，但异常描述的质量和准确性直接影响模型性能。论文中异常描述的生成方法 (IQR 方法 + 手工模板) 相对简单，可能无法充分捕捉时间序列数据的所有重要信息。更先进的异常检测方法和更精细的异常描述生成策略，或许能进一步提升模型性能。 对 Clinical-BERT 的依赖性： ProMedTS 框架大量使用了 Clinical-BERT 模型，包括文本编码器、交叉注意力机制等。虽然 Clinical-BERT 是医疗 NLP 领域的常用模型，但其本身也存在一定的局限性。尝试使用其他更先进的医疗语言模型 (如 BioBERT, BlueBERT, PubMedBERT 等)，或者直接使用更大规模的通用 LLM，可能会带来性能提升。 下游任务的局限性： 论文主要在疾病诊断任务上评估 ProMedTS 框架的性能。虽然疾病诊断是医疗领域的重要任务，但 ProMedTS 框架的应用潜力远不止于此。未来研究可以探索 ProMedTS 框架在其他下游医疗任务上的表现，例如，疾病风险预测、药物不良反应预测、患者预后预测、诊疗路径优化 等。 可解释性分析的不足： 虽然论文强调了 ProMedTS 框架的创新性和有效性，但对于模型的 可解释性 (interpretability) 分析相对较少。例如，模型如何利用时间序列提示嵌入进行疾病诊断？异常描述在模型决策中扮演什么角色？这些问题需要更深入的分析和可视化技术来解答。 数据集的局限性： MIMIC-III 和 MIMIC-IV 数据集虽然规模较大，但仍存在一定局限性，例如，主要来源于美国的 ICU 患者，可能存在地域和人群偏差。在 更多样化、更具代表性的 EHR 数据集上进行验证，对于评估模型的泛化能力至关重要。 基线模型的选择： 论文选择的基线模型已经比较全面，但一些最新的、更先进的多模态模型 (例如，基于 Transformer 的多模态模型、对比学习模型等) 可能没有充分覆盖。与更多、更强的基线模型进行对比，可以更客观地评估 ProMedTS 框架的优势。
ProMedTS 框架的鲁棒性 (Robustness): ProMedTS 框架在面对 数据噪声、数据缺失、对抗攻击 (adversarial attacks) 等情况下的鲁棒性如何，需要进一步评估和测试。 异常检测模块的性能影响： ProMedTS 框架依赖于异常检测模块生成异常描述，异常检测模块的性能 (例如，误检率、漏检率) 对 ProMedTS 框架的整体性能有何影响，需要进行更细致的分析。 自监督学习目标的有效性： 虽然消融研究表明三种自监督学习目标都对性能有贡献，但不同学习目标之间的相互作用和权重分配是否最优，以及是否存在更有效的自监督学习策略，仍需进一步探索。 Prompt Learning 机制的通用性： ProMedTS 框架提出的 Prompt Learning 机制是否可以推广到其他类型的时间序列数据和多模态融合任务中，需要进一步验证其通用性。
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