Digital Health Insider: 自适应知识图谱增强医疗问答：以弥合 LLMs 与不断发展的医学知识之间的鸿沟

大型语言模型（LLM）通过利用海量的临床数据和医学文献，极大地推动了医疗问答（QA）技术的发展。然而，医学知识的快速演进，以及手动更新领域特定资源的劳动密集型特性及其过程，可能会降低这些系统的可靠性。为应对上述挑战，我们提出了自适应医疗图谱-RAG (AMG-RAG)。这是一个综合性的框架，它能够自动化构建和持续更新医疗知识图谱（MKG），整合思维链（CoT）推理机制，并实时检索最新的外部证据，例如 PubMed 和 WikiSearch。通过动态地链接最新的研究发现和复杂的医学概念，AMG-RAG 不仅显著提升了问答的准确性，更重要的是增强了医疗查询过程的可解释性。在 MEDQA 和 MEDMCQA 基准数据集上的评估结果验证了 AMG-RAG 的有效性。在 MEDQA 数据集上，AMG-RAG 取得了 74.1% 的 F1 分数，在 MEDMCQA 数据集上则达到了 66.34% 的准确率，超越了同类模型，甚至优于参数规模大 10 到 100 倍的模型。值得注意的是，所有这些性能提升均在未增加计算开销的前提下实现，这充分表明了自动化知识图谱生成和外部证据实时检索对于提供及时更新、值得信赖的医疗见解至关重要。

1. 论文研究目标、问题、假设与背景

这篇论文的研究目标是 提出一种新的框架 AMG-RAG (Adaptive Medical Graph-RAG)，以解决大型语言模型 (LLM) 在医疗问答 (QA) 领域面临的知识更新挑战。论文旨在通过自动构建和持续更新医疗知识图谱 (MKG)，并结合思维链 (CoT) 推理和外部证据检索，提高医疗问答系统的准确性和可靠性。

1.1 想要解决什么实际问题？

论文试图解决的核心问题是 如何使 LLM 能够及时、准确地利用不断发展的医疗知识回答问题。

医疗知识更新迅速，新的研究发现、临床指南和治疗方案不断涌现。传统的医疗问答系统难以跟上知识更新的速度，导致回答可能过时或不准确。论文指出，静态的知识库和预训练模型无法适应医学知识的快速演变。

Large Language Models (LLMs) have greatly advanced medical Question Answering (QA) ... However, the rapid evolution of medical knowledge and the labor-intensive process of manually updating domain-specific resources can undermine the reliability of these systems.

此外，医疗知识具有复杂性，需要理解医学概念之间的复杂关系才能进行有效的推理和回答问题。传统的基于关键词匹配或向量相似度的信息检索方法难以捕捉这些复杂关系。

1.2 这是否是一个新的问题？

医疗知识更新和复杂性一直是医疗问答领域面临的挑战。然而，利用 LLM 和知识图谱 (KG) 相结合来解决这些问题是近年来新兴的研究方向。

传统的 KG 构建和维护成本高昂，难以跟上医疗知识的快速更新。而这篇论文提出的 AMG-RAG 框架旨在自动化 KG 的构建和更新过程，使其能够动态适应医疗知识的演变，这是一个相对较新的思路。

1.3 这篇文章要验证一个什么科学假设？

论文主要验证的科学假设是： AMG-RAG 框架能够通过动态构建和更新医疗知识图谱，结合思维链推理和外部证据检索，显著提高 LLM 在医疗问答任务中的准确性和可解释性，并有效应对医疗知识的快速更新。

更具体来说，论文假设：

动态构建的医疗知识图谱 (MKG) 能够更有效地表示和组织医疗知识，克服静态知识库的局限性。

结合 MKG 的 RAG 系统 (AMG-RAG) 在医疗问答任务中，能够优于传统的 RAG 方法和不使用 KG 的基线方法。

AMG-RAG 能够提高医疗问答系统的可解释性，通过知识图谱和思维链推理过程，为答案提供更清晰的证据和 reasoning 路径。

AMG-RAG 能够更好地适应医疗知识的快速更新，保持系统性能的稳定性和可靠性。

1.4 有哪些相关研究？如何归类？

该研究属于以下领域的交叉：

医疗问答 (Medical Question Answering): 论文的应用场景是医疗领域，目标是构建能够准确、可靠地回答医疗问题的 AI 系统。

知识图谱 (Knowledge Graph, KG): KG 是论文的核心技术，用于表示和组织医疗知识。论文提出了动态构建和更新 MKG 的方法。

检索增强生成 (RAG): AMG-RAG 框架是一种 RAG 方法，通过检索外部知识来增强 LLM 的回答能力。

思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 推理: 论文将 CoT 推理融入 AMG-RAG 框架，提高系统的推理能力和可解释性。

信息检索 (Information Retrieval, IR): 论文利用外部搜索引擎 (PubMed, WikiSearch) 检索医疗信息，并将其融入 MKG 和 RAG 流程。

1.5 谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？

论文的作者团队来自 多伦多大学 (University of Toronto) 和 伍斯特理工学院 (Worcester Polytechnic Institute)，主要作者包括 Mohammad R. Rezaei, Reza Saadati Fard, Jayson L. Parker, Rahul G. Krishnan, Milad Lankarany。Mohammad R. Rezaei 是通讯作者。

从引用的参考文献来看，值得关注的研究员包括：

在医疗领域 LLM 和 RAG 方面: Karan Singhal, Shekoofeh Azizi, Tao Tu 等，是 Google Med-PaLM 和 Med-Gemini 模型的作者 [Singhal et al., 2022, 2023, 2025; Saab et al., 2024; Nori et al., 2023]。他们的 MedPaLM 系列模型是医疗问答领域的标杆，论文中多次对比了 AMG-RAG 与 MedPaLM 的性能。

在知识图谱和医疗问答方面: Xiaofeng Huang, Jixin Zhang 等 [Huang et al., 2021, 2013; Yang et al., 2024]，他们在利用 KG 增强医疗问答方面做了很多研究，论文中对比了 KG-Rank [Yang et al., 2024] 等 KG-based 方法。

在 RAG 框架和可解释性方面: Harsh Trivedi, Niranjan Balasubramanian 等 [Trivedi et al., 2022]，他们提出了 IRCOT (Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought) 方法，将 CoT 推理与 RAG 相结合，提高了问答系统的可解释性。

您可以关注这些研究员的论文，以更深入地了解医疗问答和知识图谱领域的最新进展。

2. 论文提出的新思路、方法和模型

论文的核心创新在于 AMG-RAG (Adaptive Medical Graph-RAG) 框架，它通过以下关键组件和方法，实现了动态知识图谱增强的医疗问答：

2.1 新的思路、方法或模型

论文提出的关键思路和方法包括：

动态医疗知识图谱 (MKG) 构建: AMG-RAG 框架能够 自动构建和持续更新医疗知识图谱 (MKG)，克服了传统静态 KG 的局限性。

自动化构建流程: 论文设计了自动化的 MKG 构建流程 (论文 Figure 2A)，利用 LLM Agent 和领域专用搜索引擎 (PubMed, WikiSearch) 从医学文本中提取医学术语、关系和置信度评分。

动态更新机制: MKG 能够 动态地整合新的医学研究和证据，保持知识库的实时性和准确性，适应医疗知识的快速演变。

知识图谱可视化: MKG 以 Neo4j 图数据库 存储，并提供可视化界面 (论文 Figure 2B)，方便用户理解和验证知识图谱的结构和内容。

MKG 构建流程示意图 (论文 Figure 2A):

graph LR
    A[Question] --> B{Medical terms Extraction}
    B --> C{Search}
    C --> D{PubMed.gov & Wiki...}
    D --> E{LLM Agent}
    E --> F{Relations & Summaries & Confidence Levels}
    F --> G{neo4j Medical-KG}
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px

迭代式 RAG 流程 (AMG-RAG Pipeline): AMG-RAG 框架采用了 迭代式的 RAG 流程 (论文 Figure 2C)，结合 MKG、CoT 推理和传统文本检索，实现更精准、更可解释的医疗问答。

问题解析 (Question Parsing): 使用 LLM Agent 从用户查询中提取医学术语作为 KG 的初始节点。

节点探索 (Node Exploration): 在 MKG 中迭代地探索相关节点和关系，检索相关信息。论文支持 广度优先搜索 (BFS) 和 深度优先搜索 (DFS) 两种探索策略。

思维链生成 (Chain of Thought Generation): 利用 LLM 为每个 KG 实体生成思维链推理轨迹，整合 KG 信息和上下文知识。

答案合成 (Answer Synthesis): 聚合所有实体的推理轨迹，由最终的答案生成器生成最终答案和置信度评分。

AMG-RAG Pipeline 示意图 (论文 Figure 2C):

graph LR
    A[Question] --> B{Medical terms Extraction}
    B --> C{neo4j Medical-KG}
    C --> D{Graph Search}
    D --> E{CoTs}
    E --> F{LLM Answer}
    F --> G[Answer]
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:2px

置信度评分 (Confidence Scoring): AMG-RAG 框架为 KG 中的关系和最终答案都提供了 置信度评分，提高了系统的 可解释性 (interpretability) 和 可靠性 (reliability)。

关系置信度评分: LLM Agent 在推断 KG 节点之间的关系时，会生成置信度评分 (论文 Appendix A)，用于过滤低质量的关系，控制 KG 的探索范围。

答案置信度评分: 最终答案生成器会输出答案的置信度评分，帮助用户评估答案的可靠性。

2.2 解决方案之关键

论文提出的解决方案之关键在于 动态知识图谱驱动的迭代式 RAG 流程。

动态 MKG: 解决了传统静态 KG 难以更新和维护的问题，保证了知识库的实时性和准确性。

迭代式 RAG: 结合 KG 结构化知识和 CoT 推理，提高了医疗问答系统的推理能力和可解释性。

置信度评分: 为 KG 关系和答案提供置信度评估，增强了系统的可靠性和用户信任度。

高效性: AMG-RAG 框架在性能提升的同时，没有显著增加计算开销，具有良好的效率和 scalability。

2.3 与之前的方法相比有什么特点和优势？

与之前的方法相比，AMG-RAG 具有以下特点和优势：

动态知识更新: 能够自动构建和持续更新医疗知识图谱，适应医疗知识的快速演变，克服了传统静态 KG 的局限性。

结构化知识表示: 利用知识图谱结构化地表示医疗知识，能够捕捉医学概念之间的复杂关系，支持更深层次的推理。

增强推理能力: 结合思维链推理，提高了医疗问答系统的多跳推理能力和复杂问题处理能力。

提高可解释性: 通过知识图谱和置信度评分，为答案提供更清晰的证据和 reasoning 路径，提高了系统的可解释性和用户信任度。

高效性: 在性能提升的同时，没有显著增加计算开销，具有良好的效率和 scalability，易于部署和应用。

超越传统 RAG 和大型模型: 实验结果表明，AMG-RAG 在医疗问答任务中，性能超越了传统的 RAG 方法和更大规模的 LLM 模型 (如 Meditron 70B)，展现了其独特的优势。

3. 论文的实验验证及结果分析

论文在 MEDQA 和 MedMCQA 两个医疗问答数据集上进行了实验评估，并将 AMG-RAG 与多种基线方法进行了对比。

3.1 实验设计

数据集: 论文使用了两个医疗问答数据集：

MEDQA: 多项选择题，来自美国医疗执照考试。

MedMCQA: 多项选择题，涵盖更广泛的医学知识领域。

Evaluations on the MEDQA and MEDMCQA benchmarks demonstrate the effectiveness of AMG-RAG...

基线方法: 论文对比了多种基线方法，包括：

大型语言模型 (LLM): PaLM, Flan-PaLM, MedPaLM, Med-Gemini, GPT-4, Meditron, LLAMA-2, Shakti-LLM, BiomedGPT, BioLinkBERT 等。涵盖不同参数规模和架构的模型。

CoT (Chain-of-Thought) 方法: Codex 5-shot CoT。

其他医疗问答模型: GAL, VOD, Meerkat, SciBERT, PubMedBERT, BioBERT, BERT 等。

Evaluations on the MEDQA and MEDM- CQA benchmarks demonstrate the effective- ness of AMG-RAG, achieving an F1 score of 74.1% on MEDQA and an accuracy of 66.34% on MEDMCQA-surpassing both comparable models and those 10 to 100 times larger.

模型: AMG-RAG 框架使用了 GPT-4o-mini 作为核心 LLM 组件，参数规模约为 8B。

评估指标: 主要评估指标为 F1 分数 (F1 score) (在 MEDQA 数据集上) 和 准确率 (Accuracy) (在 MedMCQA 数据集上)。

3.2 实验数据和结果

主要实验结果 - MEDQA (论文 Table 1 和 Figure 1):

Model	Model Size	F1 Score (%)	Accuracy (%)	Uses CoT	Uses Search
Med-Gemini (Saab et al., 2024)	~1800B	89.5	91.1	✔	✔
GPT-4 (Nori et al., 2023)	~1760B	88.7	90.2	✔	✔
Med-PaLM 2 (Singhal et al.)	~340B	82.1	85.4	✔	✔
AMG-RAG	~8B	74.1	73.9	X	✔
Meditron (Chen et al., 2023)	70B	68.3	70.2	X	X
Flan-PaLM (Singhal et al.)	540B	65.0	67.6	X	X
LLAMA-2 (Chen et al., 2023)	70B	60.2	61.5	X	X
Codex 5-shot CoT	2.5B	58.9	60.3	✔	X
BioMedGPT (Luo et al., 2023)	10B	48.7	50.4	X	X
BioLinkBERT (base)	-	38.4	40.0	X	X

关键数据:

AMG-RAG 显著超越同等规模模型: AMG-RAG (8B 参数) 在 MEDQA 数据集上取得了 74.1% 的 F1 分数，明显高于同等规模的 Meerkat (7B, 70.4%) 和 Codex 5-shot CoT (2.5B, 58.9%) 等模型。

媲美甚至超越更大规模模型: AMG-RAG 性能甚至超越了 Meditron 70B (68.3%) 和 Flan-PaLM 540B (65.0%) 等更大规模的 LLM，展现了其高效性。

接近 state-of-the-art 模型: 虽然与 Med-Gemini 和 GPT-4 等最先进的模型相比仍有差距，但 AMG-RAG 在参数规模远小于这些模型的情况下，取得了接近的性能，表明其具有很高的竞争力。

主要实验结果 - MedMCQA (论文 Table 2 和 Figure 1):

Model	Model Size	Accuracy (%)
AMG-RAG	~8B	66.34
Meditron (Chen et al., 2023)	70B	66.0
Codex 5-shot CoT	-	59.7
Flan-PaLM (Singhal et al.)	540B	57.6
PaLM	540B	54.5
GAL	120B	52.9
PubMedBERT (Gu et al., 2021)	-	40.0
SciBERT (Pal et al., 2022b)	-	39.0
BioBERT (Lee et al., 2020)	-	38.0
BERT (Devlin, 2018)	-	35.0

关键数据:

MedMCQA 数据集上 AMG-RAG 同样表现出色: AMG-RAG 在 MedMCQA 数据集上取得了 66.34% 的准确率，再次超越了 Meditron 70B (66.0%) 和 Codex 5-shot CoT (59.7%) 等基线模型。

验证了 AMG-RAG 的通用性和鲁棒性: 在两个不同类型的医疗问答数据集上都取得优异成绩，证明了 AMG-RAG 的通用性和鲁棒性。

消融实验 - 搜索工具和 CoT 推理的影响 (论文 Table 3 和 Figure 3):

Model	Search Tool	CoT	Accuracy (%)	F1 Score (%)
AMG-RAG	PubMedSearch	✔	73.92	74.10
AMG-RAG	WikiSearch	✔	70.62	70.67
AMG-RAG (No Search)	No Search	✔	67.16	66.96
AMG-RAG (No Search CoT)	No Search	X	66.69	66.55

关键数据:

搜索工具显著提升性能: 引入 PubMedSearch 和 WikiSearch 等搜索工具，AMG-RAG 的性能得到显著提升，验证了外部证据检索的重要性。

PubMedSearch 优于 WikiSearch: 使用 PubMedSearch 的 AMG-RAG 性能优于使用 WikiSearch 的版本，表明领域专用搜索工具 (PubMed) 在医疗问答任务中更有效。

CoT 推理和 KG 集成至关重要: 移除 CoT 推理或 KG 集成 (No Search & CoT 基线)，AMG-RAG 性能大幅下降，验证了结构化推理和领域知识的重要性。

跨领域性能评估 (论文 Figure 4):

Neurology 和 Genetics 领域 AMG-RAG 均领先: 在 Neurology 和 Genetics 两个医疗子领域，AMG-RAG 的性能均显著优于其他基线方法，展示了其在快速发展和知识密集型领域的优越性。

3.3 实验结果对科学假设的支持

实验结果有力地支持了论文提出的科学假设：

AMG-RAG 框架有效提升医疗问答性能: 在 MEDQA 和 MedMCQA 数据集上的实验结果表明，AMG-RAG 显著优于基线方法，验证了其有效性。

动态 MKG 和 CoT 推理的作用: 消融实验证明了动态 MKG 构建、CoT 推理和外部证据检索在 AMG-RAG 框架中都发挥了关键作用。

AMG-RAG 具有高效性和可扩展性: AMG-RAG 在参数规模较小的情况下，取得了媲美甚至超越更大规模模型的性能，展现了其高效性和 scalability。

AMG-RAG 能够适应知识更新和领域复杂性: 在跨领域性能评估中，AMG-RAG 在 Neurology 和 Genetics 等领域表现突出，验证了其在快速发展和知识密集型领域的适应性。

4. 论文贡献、业界影响、应用场景和商业机会

4.1 论文贡献

这篇论文的主要贡献可以归纳为以下几点：

提出了 AMG-RAG 框架: 一种新颖的、基于动态医疗知识图谱的 RAG 框架，有效地提高了 LLM 在医疗问答任务中的性能和可解释性。

实现了动态 MKG 构建和更新: 设计了自动化的 MKG 构建流程，并使其能够动态适应医疗知识的演变，解决了传统静态 KG 的局限性。

验证了 AMG-RAG 的有效性: 通过在 MEDQA 和 MedMCQA 数据集上的实验，证明了 AMG-RAG 显著优于基线方法，并进行了深入的消融实验和跨领域性能分析。

为医疗问答领域提供了新的基准: AMG-RAG 框架和实验结果可以作为医疗问答领域新的基准，促进未来研究的进展，并为开发更智能、更可靠的医疗 AI 系统提供了新的方向。

4.2 论文研究成果的业界影响

论文的研究成果将对医疗和人工智能业界产生积极影响：

推动医疗 AI 技术发展: AMG-RAG 框架为构建更智能、更可靠的医疗 AI 系统提供了新的思路和方法，有望推动医疗 AI 技术在临床实践中的应用。

提高医疗问答系统性能: AMG-RAG 框架在医疗问答任务中表现出色，其提出的技术和方法可以应用于改进现有的医疗问答系统，提高其准确性和可靠性。

促进医疗知识的动态管理和应用: 动态 MKG 构建和更新技术，可以帮助医疗机构更好地管理和利用不断发展的医疗知识，提高医疗服务的质量和效率。

为可解释性医疗 AI 提供新思路: AMG-RAG 框架强调知识图谱和思维链推理的可解释性，为构建更透明、更可信的医疗 AI 系统提供了新的思路。

4.3 潜在的应用场景和商业机会

AMG-RAG 框架具有广泛的应用前景和商业机会：

临床决策支持系统 (CDSS): 可以开发基于 AMG-RAG 的 CDSS 系统，为医生提供临床决策支持，辅助诊断、治疗方案选择、药物信息查询等。

医学知识库和搜索引擎: 可以构建基于动态 MKG 的医学知识库和搜索引擎，为医疗专业人员和公众提供权威、实时的医学信息查询服务。

智能医学教育平台: 可以应用于医学教育和培训领域，作为辅助教学工具，帮助医学生和医生学习和掌握最新的医学知识和临床实践指南。

个性化健康咨询服务: 可以为患者提供个性化的健康咨询和疾病解答服务，基于最新的医学知识和患者自身情况，提供更精准、更可靠的建议。

医药研发和药物信息服务: 可以为医药企业提供药物研发、临床试验、药物信息传播等服务，利用 AMG-RAG 技术快速获取和分析海量的医学信息。

4.4 作为工程师应该关注哪些方面？

作为工程师，您应该重点关注以下几个方面：

知识图谱技术: 深入学习知识图谱的构建、存储、查询和推理技术，掌握 Neo4j 等图数据库的使用。

RAG 系统和 CoT 推理: 理解 RAG 系统的原理、架构和实现方法，掌握 CoT 推理在提高系统性能和可解释性方面的作用。

LLM 的应用和 Prompt Engineering: 熟练掌握 LLM 的使用方法，包括 prompt 设计、模型微调和推理优化，了解如何利用 LLM 构建 MKG 和实现 CoT 推理。

医疗领域知识: 学习医学术语、常见疾病和诊断流程，以便更好地理解医疗应用场景和用户需求，并针对性地优化系统性能。

信息检索技术: 了解搜索引擎的 API 使用、检索策略和结果解析，掌握如何有效地利用 PubMed, WikiSearch 等医学信息资源。

系统评估和可解释性: 掌握医疗问答系统的评估指标，并关注系统的可解释性，确保系统输出的答案不仅准确，而且可靠、易于理解。

5. 未来研究方向和挑战

论文指出了未来值得进一步探索的问题和挑战：

整合更多结构化知识源: 未来的 AMG-RAG 可以整合更多结构化的、权威的医学知识源，例如临床实践指南 (treatment guidelines)，以提高系统对循证医学的遵循程度。

提高非医疗领域的适用性: 探索 AMG-RAG 框架在非医疗领域的应用潜力，验证其在其他知识密集型和快速发展领域的通用性。

降低延迟 (latency): AMG-RAG 依赖外部搜索引擎，可能引入延迟。未来可以研究如何优化系统架构，降低延迟，提高响应速度。

用户交互和反馈机制: 设计更友好的用户交互界面，并引入用户反馈机制，不断改进和优化 MKG 和 AMG-RAG 系统。

伦理和安全考量: 医疗 AI 系统需要高度重视伦理和安全问题。未来研究需要进一步关注 AMG-RAG 的潜在偏见、误用风险和数据隐私保护等方面。

可能的新的技术和投资机会:

动态知识图谱构建平台: 开发通用的动态 KG 构建平台，支持自动化知识抽取、更新和维护，降低 KG 构建成本和门槛。

医疗领域专用 RAG 引擎: 构建专门针对医疗领域的 RAG 引擎，集成 AMG-RAG 等先进技术，提供高性能、可解释的医疗问答服务。

基于知识图谱的医疗 AI 应用: 开发基于动态 MKG 和 RAG 技术的各种医疗 AI 应用，例如智能 CDSS, 医学知识搜索引擎, 智能医学教育平台等。

医学知识图谱可视化和探索工具: 开发更强大的医学知识图谱可视化和探索工具，帮助医生和研究人员更好地理解和利用医学知识。

医疗 AI 伦理和安全评估工具: 开发医疗 AI 伦理和安全评估工具，帮助开发者和使用者评估和降低医疗 AI 系统的风险。

6. 论文的不足及需要进一步验证和存疑之处

从 critical thinking 的视角来看，这篇论文存在以下不足和需要进一步验证和存疑之处：

依赖外部搜索引擎: AMG-RAG 框架依赖 PubMed 和 WikiSearch 等外部搜索引擎，其性能受到搜索引擎检索结果质量和速度的影响。如果搜索引擎无法提供高质量或及时的信息，可能会限制系统性能。

MKG 构建的自动化程度和质量: 论文声称实现了 MKG 的自动化构建，但 MKG 的质量 (准确性、完整性、一致性等) 以及自动化构建过程的可靠性仍需进一步评估和验证。论文中通过人工评估对 MKG 进行了初步验证 (Appendix B)，但仍需更全面的评测。

CoT 推理的深度和复杂性: 论文使用了 CoT 推理，但其推理深度和复杂程度可能仍有限。对于更复杂的医疗问答，可能需要更高级的推理机制。

实验数据集的局限性: 论文主要在 MEDQA 和 MedMCQA 数据集上进行评估，这些数据集虽然具有代表性，但仍可能无法完全覆盖真实临床场景的复杂性和多样性。需要在更真实的临床场景和数据集上验证 AMG-RAG 的有效性。

计算成本: 动态 MKG 构建和迭代式 RAG 流程可能会增加计算成本。论文虽然声称 AMG-RAG 没有显著增加计算开销，但没有提供详细的计算资源消耗分析，需要进一步评估其在实际应用中的效率和 scalability。

需要进一步验证和存疑之处:

MKG 的动态更新机制: 论文强调了 MKG 的动态更新能力，但没有详细展示和评估其动态更新机制的有效性和效率。需要进一步验证 MKG 是否能够及时、准确地反映最新的医学知识。

AMG-RAG 在真实临床环境中的表现: 需要在真实的临床环境中部署和测试 AMG-RAG 系统，评估其在实际应用中的效果和用户反馈。

不同医学领域的性能差异: AMG-RAG 在不同医学领域 (例如 Neurology, Genetics 等) 的性能可能存在差异。需要更细致地分析其在不同领域的表现和优缺点。

与其他 KG-based 方法的更深入对比: 论文对比了 KG-Rank 等 KG-based 方法，但可以更深入地分析 AMG-RAG 与其他 KG-based 方法在 KG 构建、查询和推理等方面的异同和优劣。

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自适应知识图谱增强医疗问答：以弥合 LLMs 与不断发展的医学知识之间的鸿沟

1. 论文研究目标、问题、假设与背景

1.1 想要解决什么实际问题？

1.2 这是否是一个新的问题？

1.3 这篇文章要验证一个什么科学假设？

1.4 有哪些相关研究？如何归类？

1.5 谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？

2. 论文提出的新思路、方法和模型

2.1 新的思路、方法或模型

2.2 解决方案之关键

2.3 与之前的方法相比有什么特点和优势？

3. 论文的实验验证及结果分析

3.1 实验设计

3.2 实验数据和结果

3.3 实验结果对科学假设的支持

4. 论文贡献、业界影响、应用场景和商业机会

4.1 论文贡献

4.2 论文研究成果的业界影响

4.3 潜在的应用场景和商业机会

4.4 作为工程师应该关注哪些方面？

5. 未来研究方向和挑战

6. 论文的不足及需要进一步验证和存疑之处

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