MedInsight: A Multi-Source Context Augmentation Framework for Generating Patient-Centric Medical Responses using Large Language Models
作者: Subash Neupane, Shaswata Mitra, Sudip Mittal, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Shahram Rahimi, Amin Amirlatifi
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-03-13
💡 一句话要点
提出MedInsight以解决医疗领域LLM生成响应的知识不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 医疗响应生成 上下文增强 多源信息整合 患者中心
📋 核心要点
- 现有的LLM在医疗领域生成响应时缺乏必要的领域知识，导致生成的内容不够全面和上下文相关。
- MedInsight通过从患者的医疗记录和权威医学资源中提取信息，构建增强的上下文，以生成更具针对性的医疗响应。
- 在MTSamples数据集上的实验结果表明，MedInsight在生成医疗响应的上下文适宜性和准确性方面显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在生成类人响应方面表现出色，但其缺乏领域特定知识限制了其在医疗环境中的应用。为了解决这一挑战，本文提出MedInsight，一个新颖的检索增强框架，通过从多个来源增强LLM输入（提示），生成与患者相关的医疗响应。MedInsight从患者的医疗记录或咨询记录中提取相关细节，并结合权威医学教材和经过策划的网络资源，构建一个结合患者记录与相关医学知识的增强上下文。通过在MTSamples数据集上的实验验证，MedInsight在生成上下文适当的医疗响应方面表现出色，且通过Ragas指标和TruLens进行的定量评估证明了模型的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在医疗领域生成响应时缺乏领域特定知识的问题。现有方法往往无法提供上下文相关和全面的医疗信息，限制了其在实际应用中的有效性。
核心思路：MedInsight的核心思路是通过检索和整合来自多个来源的相关背景信息，增强LLM的输入，从而生成更具上下文相关性的患者中心响应。这种设计使得生成的内容不仅依赖于模型的内在知识，还结合了最新的医疗信息。
技术框架：MedInsight的整体架构包括几个主要模块：首先，从患者的医疗记录中提取关键信息；其次，检索权威医学教材和网络资源；最后，将这些信息整合到LLM的输入中，生成最终的医疗响应。
关键创新：MedInsight的主要创新在于其多源信息整合能力，能够有效地将患者的具体情况与权威医学知识结合，显著提升了生成响应的相关性和准确性。这与传统LLM仅依赖于训练数据的方式形成鲜明对比。
关键设计：在设计上，MedInsight采用了特定的检索算法来确保提取的信息与患者的健康历史密切相关，同时在损失函数的设计上也考虑了生成响应的上下文适宜性和准确性，以优化模型的输出质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在MTSamples数据集上的实验结果显示，MedInsight在生成医疗响应的上下文适宜性和准确性方面显著优于基线模型，Ragas指标和TruLens评估结果均表明该模型的有效性。此外，专家评估显示生成响应的相关性和正确性具有中等的评分一致性，进一步验证了其实用性。
🎯 应用场景
MedInsight的潜在应用场景包括医疗诊断、治疗建议和患者教育等领域。通过提供更为精准和上下文相关的医疗响应，该框架能够帮助医生更好地为患者提供个性化的医疗服务，提升患者的就医体验和满意度。未来，随着医疗数据的不断积累和技术的进步，MedInsight有望在更广泛的医疗应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in generating human-like responses. However, their lack of domain-specific knowledge limits their applicability in healthcare settings, where contextual and comprehensive responses are vital. To address this challenge and enable the generation of patient-centric responses that are contextually relevant and comprehensive, we propose MedInsight:a novel retrieval augmented framework that augments LLM inputs (prompts) with relevant background information from multiple sources. MedInsight extracts pertinent details from the patient's medical record or consultation transcript. It then integrates information from authoritative medical textbooks and curated web resources based on the patient's health history and condition. By constructing an augmented context combining the patient's record with relevant medical knowledge, MedInsight generates enriched, patient-specific responses tailored for healthcare applications such as diagnosis, treatment recommendations, or patient education. Experiments on the MTSamples dataset validate MedInsight's effectiveness in generating contextually appropriate medical responses. Quantitative evaluation using the Ragas metric and TruLens for answer similarity and answer correctness demonstrates the model's efficacy. Furthermore, human evaluation studies involving Subject Matter Expert (SMEs) confirm MedInsight's utility, with moderate inter-rater agreement on the relevance and correctness of the generated responses.