網(wǎng)站建設(shè)選擇什么系統(tǒng)好,做第三方的qq互聯(lián)接口時(shí)_回調(diào)到自己的網(wǎng)站時(shí)要延時(shí)很久是什么原因,什么APP可以做網(wǎng)站,網(wǎng)站建設(shè)憑證研究背景 本綜述綜合了大型語(yǔ)言模型#xff08;LLMs#xff09;與知識(shí)圖譜#xff08;KG#xff09;的整合如何推動(dòng)了醫(yī)療人工智能在方法、應(yīng)用和評(píng)估領(lǐng)域的發(fā)展。LLM 在自然語(yǔ)言理解和上下文推理方面表現(xiàn)出色#xff0c;而 KG 則提供結(jié)構(gòu)化的事實(shí)知識(shí)#xff0c;確保在醫(yī)…研究背景本綜述綜合了大型語(yǔ)言模型LLMs與知識(shí)圖譜KG的整合如何推動(dòng)了醫(yī)療人工智能在方法、應(yīng)用和評(píng)估領(lǐng)域的發(fā)展。LLM 在自然語(yǔ)言理解和上下文推理方面表現(xiàn)出色而 KG 則提供結(jié)構(gòu)化的事實(shí)知識(shí)確保在醫(yī)療人工智能等關(guān)鍵領(lǐng)域保持可靠性。本綜述探討了近期進(jìn)展強(qiáng)調(diào) LLM 與 KG 協(xié)同如何提升醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的知識(shí)提取、臨床決策支持和可解釋性。提出問(wèn)題RQ1: What are the limitations of KGs and LLMs as standalone systems in the healthcare domain, and is there a rationale for integrating both?RQ1在醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜KGs和大型語(yǔ)言模型LLMs作為獨(dú)立系統(tǒng)存在哪些局限性是否有必要將二者整合RQ2: How can integrating knowledge graphs and large language models enhance clinical decision support systems?RQ2融合知識(shí)圖譜與大型語(yǔ)言模型如何提升臨床決策支持系統(tǒng)的效能RQ3: What methodologies have been developed for integrating knowledge graphs and large language models, and how can these be applied and reviewed in the healthcare domain?RQ3目前有哪些融合知識(shí)圖譜與大型語(yǔ)言模型的方法論這些方法如何在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用與評(píng)估RQ4: What are the current applications of integrated knowledge graphs and large language models in the healthcare domain?RQ4知識(shí)圖譜與大型語(yǔ)言模型融合技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域有哪些當(dāng)前應(yīng)用RQ5: What are the current challenges and future prospects of integrating knowledge graphs and large language models in the healthcare domain?RQ5在醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜與大型語(yǔ)言模型的融合面臨哪些當(dāng)前挑戰(zhàn)及未來(lái)前景為了回答這些研究問(wèn)題我們開(kāi)展了一項(xiàng)基于PRISMA的文獻(xiàn)綜述旨在分析獨(dú)立知識(shí)圖譜KGs和大型語(yǔ)言模型LLMs的局限性并評(píng)估它們?nèi)诤系臐摿?。本綜述強(qiáng)調(diào)了KG-LLM融合在提高準(zhǔn)確性、可解釋性和適應(yīng)性方面的潛力以彌補(bǔ)現(xiàn)有系統(tǒng)中的關(guān)鍵空白。與以往的綜述不同我們采用了定向知識(shí)流的視角(KG to LLM、LLM to KG、雙向納入了實(shí)時(shí)案例研究并探討了醫(yī)療健康領(lǐng)域特有的挑戰(zhàn)。所綜述的文章涵蓋了多種應(yīng)用如臨床問(wèn)答系統(tǒng)、診斷助手和藥物發(fā)現(xiàn)流程凸顯了該領(lǐng)域的快速發(fā)展。圖1 醫(yī)療領(lǐng)域中知識(shí)圖譜與大語(yǔ)言模型融合的多種方法主要成果一、相關(guān)工作醫(yī)療領(lǐng)域KG與LLM的演進(jìn)本節(jié)回顧了KG和LLM在醫(yī)療領(lǐng)域的獨(dú)立發(fā)展歷程。KG在生物醫(yī)學(xué)知識(shí)表示、臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)等方面已廣泛應(yīng)用但構(gòu)建與維護(hù)成本高、數(shù)據(jù)稀疏。LLM則在疾病診斷、文本生成、患者管理等方面展現(xiàn)出潛力但也存在“幻覺(jué)”、可解釋性差、隱私安全等挑戰(zhàn)。兩者各自的局限性正是推動(dòng)其融合的內(nèi)在動(dòng)力。圖2 醫(yī)療領(lǐng)域知識(shí)圖譜與大語(yǔ)言模型的集成流程二、方法論基于PRISMA的系統(tǒng)綜述與篩選策略我們應(yīng)用PRISMA系統(tǒng)地識(shí)別了醫(yī)療領(lǐng)域中有關(guān)大語(yǔ)言模型-知識(shí)圖譜的研究篩選了177條記錄并選取了32篇經(jīng)過(guò)同行評(píng)審的研究2022-2025年進(jìn)行定性綜合分析圖3。圖4按時(shí)間順序展示了主要里程碑始于2022年的初步通用方法2023年首次出現(xiàn)醫(yī)療保健特定的大語(yǔ)言模型-知識(shí)圖譜應(yīng)用2024年引入檢索增強(qiáng)生成RAG并聚焦準(zhǔn)確性以及2025年基于特定領(lǐng)域應(yīng)用的解決方案。圖3 檢索方法PRISMA流程圖圖4 生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型-知識(shí)圖譜融合時(shí)間線2022-2025三、醫(yī)療領(lǐng)域中大型語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜的整合一種協(xié)同方法本節(jié)是核心方法論部分提出了一個(gè)基于“知識(shí)流向”的分類框架將整合方法分為三類1、KG增強(qiáng)的LLM將KG知識(shí)注入LLM的預(yù)訓(xùn)練或推理過(guò)程以提升事實(shí)準(zhǔn)確性。2、LLM增強(qiáng)的KG利用LLM輔助KG的構(gòu)建、補(bǔ)全和對(duì)齊提高KG的覆蓋范圍與構(gòu)建效率。3、協(xié)同的LLM-KG系統(tǒng)兩者雙向交互、迭代增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的上下文感知推理。文章對(duì)每類方法進(jìn)行了深入分析并指出了各自的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)如計(jì)算開(kāi)銷、錯(cuò)誤傳播等。圖5 大型語(yǔ)言模型-知識(shí)圖譜集成選擇流程圖表1 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型-知識(shí)圖譜集成方法比較四、LLM-KG協(xié)同變革真實(shí)世界的醫(yī)療應(yīng)用本節(jié)展示了整合技術(shù)如何具體應(yīng)用于醫(yī)療場(chǎng)景1、醫(yī)療問(wèn)答結(jié)合KG的檢索能力提升回答的準(zhǔn)確性與可解釋性。2、醫(yī)療診斷與決策支持通過(guò)KG提供結(jié)構(gòu)化知識(shí)增強(qiáng)LLM在多標(biāo)簽疾病診斷中的推理能力。3、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建與推理利用LLM自動(dòng)化構(gòu)建KG如中醫(yī)藥知識(shí)圖譜并提升生物醫(yī)學(xué)關(guān)系抽取效果。4、臨床領(lǐng)域的語(yǔ)言理解與生成基于KG生成更準(zhǔn)確、連貫的醫(yī)療對(duì)話和合成臨床文本。5、藥物安全性預(yù)測(cè)分析結(jié)合KG與LLM改進(jìn)藥物相互作用預(yù)測(cè)和不良反應(yīng)檢測(cè)。表2 通用醫(yī)療任務(wù)中的大語(yǔ)言模型-知識(shí)圖譜集成模型基準(zhǔn)模型、數(shù)據(jù)來(lái)源和性能指標(biāo)五、從整合到影響指標(biāo)、案例研究與啟示本節(jié)探討如何評(píng)估LLM-KG系統(tǒng)并推動(dòng)其落地。作者強(qiáng)調(diào)需要結(jié)合任務(wù)對(duì)齊和安全性指標(biāo)如診斷一致性、指南符合性并引入臨床專家進(jìn)行人工審計(jì)。隨后通過(guò)四個(gè)具體案例KoSEL, FuseLinker, GraphCare, KNOWNET說(shuō)明了從原型到可部署工具的路徑、優(yōu)勢(shì)與剩余挑戰(zhàn)。六、未來(lái)方向與開(kāi)放挑戰(zhàn)研究不僅總結(jié)了現(xiàn)有進(jìn)展更直面融合技術(shù)的落地難題數(shù)據(jù)異質(zhì)性、推理透明度不足、計(jì)算成本高、患者隱私保護(hù)等問(wèn)題仍需突破。對(duì)此綜述提出四大未來(lái)方向跨領(lǐng)域知識(shí)整合打破不同醫(yī)學(xué)?？频闹R(shí)壁壘神經(jīng)符號(hào) AI 架構(gòu)平衡模型靈活性與臨床規(guī)則約束因果推理融入讓 AI 能識(shí)別疾病與治療的因果關(guān)系而非單純關(guān)聯(lián)人機(jī)協(xié)同集成框架以多智能體協(xié)作 醫(yī)生監(jiān)督的模式確保 AI 決策安全可控。這些方向?yàn)榭蒲信c產(chǎn)業(yè)界提供了清晰的攻堅(jiān)靶點(diǎn)。表3 未來(lái)方向、研究重點(diǎn)和主要挑戰(zhàn)小結(jié)LLM與KG的整合是醫(yī)療AI領(lǐng)域一次變革性的進(jìn)步能顯著提升診斷準(zhǔn)確性、個(gè)性化醫(yī)療和動(dòng)態(tài)知識(shí)更新。然而高質(zhì)量KG構(gòu)建、推理可靠性、計(jì)算可擴(kuò)展性以及倫理隱私等問(wèn)題仍是廣泛臨床應(yīng)用的障礙。未來(lái)研究應(yīng)聚焦于跨領(lǐng)域知識(shí)整合、神經(jīng)符號(hào)AI、因果推理及人機(jī)回圈系統(tǒng)以構(gòu)建可解釋、以患者為中心的醫(yī)療AI解決方案。?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見(jiàn)證過(guò)太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢(shì)我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報(bào)告?100集大模型視頻教程?大模型書(shū)籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】??為什么說(shuō)現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)正以不可逆轉(zhuǎn)之勢(shì)重塑就業(yè)市場(chǎng)版圖。從DeepSeek等國(guó)產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國(guó)兩會(huì)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會(huì)上排起的長(zhǎng)隊(duì)AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場(chǎng)的每一個(gè)角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個(gè)人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報(bào)告明確預(yù)測(cè)到2030年中國(guó)AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬(wàn)人人才缺口可能高達(dá)400萬(wàn)人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。??資料包有什么①?gòu)娜腴T到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說(shuō)全過(guò)程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書(shū)籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書(shū)籍確實(shí)太多了這些是我精選出來(lái)的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國(guó)加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國(guó)際會(huì)議上發(fā)表了超過(guò)50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國(guó)和中國(guó)發(fā)明專利同時(shí)還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無(wú)論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對(duì)能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個(gè)人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過(guò)動(dòng)態(tài)追蹤大模型開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢(shì)?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個(gè)真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識(shí)變成真本事?????如果說(shuō)你是以下人群中的其中一類都可以來(lái)智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來(lái)的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無(wú)工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過(guò)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場(chǎng)景計(jì)劃通過(guò)低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】**?