Knowledge Graph Clinical Reasoning Temporal Information Multi-Agent System RAG
摘要

现有生物医学知识图谱将疾病关联视为静态事实,缺乏对临床推理至关重要的时间信息。本文提出 ChronoMedKG,一个包含 46 万条证据链接三元组的时序生物医学知识图谱,涵盖发病窗口等时间组件。该图谱通过多智能体流水线构建,确保多模型共识与可信度。此外,文章引入 ChronoTQA 基准,评估显示前沿大模型在时序问题上性能显著下降,而基于 ChronoMedKG 的检索增强生成(RAG)能显著修复长尾失败,为临床系统提供了关键的时间维度支持。

AI 推荐理由

论文构建时序知识图谱与基准,旨在解决临床推理中时间维度的缺失,核心提升推理能力。

研究机构
University of Southern Denmark University of Hamburg
论文信息
作者 Md Shamim Ahmed, Farzaneh Firoozbakht, Lukas Galke Poech, Jan Baumbach, Richard Röttger
发布日期 2026-05-21
arXiv ID 2605.22734
相关性评分 9/10 (高度相关)