大模型医疗诊断新突破：基于知识图谱语义检索的InKrat可解释预测模型详解

InKrat是一种创新的可解释医疗诊断预测模型，通过构建含锚点节点的患者时序图统一建模EMR数据的时序动态与结构依赖，利用大语言模型实现跨模态知识图谱语义检索融合外部知识，并生成临床可理解的自然语言解释。在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上，该模型预测性能较基线平均提升9.94%-11.90%，尤其在罕见病预测中表现突出，同时具备良好的计算效率和可解释性。

研究背景

随着医疗系统数字化的推进，电子病历（EMRs）被广泛应用，其包含的结构化数据（如诊断、药物、检查代码）和非结构化数据（如临床笔记、影像报告）为疾病早期检测、预后预测等数据驱动医疗应用提供了丰富支撑，但深度学习模型在医疗诊断预测任务中仍面临三大核心挑战：现有方法难以统一建模 EMR 数据的时序动态与实体间结构依赖，要么片面使用序列结构忽略实体关联，要么依赖图结构却轻视时序信息，甚至混合模型也存在二者融合不充分的问题；外部知识与多模态信息融合缺乏灵活性，传统方法依赖实体名称或编码匹配，易引入语义噪声，且多模态数据语义对齐困难；模型可解释性不足，注意力机制仅能提供特征重要性权重，无法给出临床可理解的自然语言解释，难以满足医疗领域对决策透明度的核心需求。

研究方法

1、时序图构建：将患者每次就诊表示为包含诊断、药物、检查节点的子图，引入锚点节点作为跨就诊信息枢纽，通过无向边连接锚点节点与同次就诊的医疗实体，用有向边按时间顺序连接不同就诊的锚点节点，实现就诊内结构信息与就诊间时序信息的联合建模。

2、跨模态知识图谱语义检索：以 PrimeKG 为外部知识源，将图谱中疾病、药物、检查相关三元组转换为自然语言句子；利用大语言模型（LLM）分别对这些句子和患者临床笔记进行语义编码，通过计算语义相似度筛选高相关外部知识，避免传统实体匹配的局限性。

3、多维度编码：结构编码结合拉普拉斯矩阵特征向量（全局结构）和随机游走（局部结构）生成医疗实体节点初始嵌入；时序编码用 Time2Vec 编码锚点节点时间戳，用时间索引区分医疗实体所属就诊并计算时间权重；语义编码对筛选后的外部知识进行 LLM 编码和均值池化，为锚点节点添加语义嵌入。

4、时序图注意力网络：通过多头注意力机制将节点初始嵌入映射到同一特征空间，聚合邻域信息，利用可训练权重系数调节锚点节点嵌入与邻域信息的融合程度，生成高质量患者表征。

5、模态聚合与诊断预测：用 LLM 对临床笔记进行编码，将其与时序图得到的 EMR 表征融合，通过交叉熵损失优化模型参数，实现下一次就诊的诊断代码预测。

6、可解释性生成：设计包含临床上下文、筛选后的知识三元组、任务指令的提示模板，输入 LLM 生成自然语言解释，阐明预测结果的临床逻辑。

主要成果

一、提出统一时序与结构信息的 EMR 建模框架，解决多源异构数据融合难题

针对 EMR 数据时序动态与实体结构依赖难以统一的问题，本研究构建了含锚点节点的患者特异性时序图，将每次就诊的诊断、药物、检查实体建模为子图，通过锚点节点实现跨就诊时序信息与就诊内结构信息的联合表征。这种设计避免了传统序列模型忽略实体关联、图模型轻视时序动态的缺陷，为精准诊断预测提供了更全面的患者数据表征基础。

图 1 患者时序图示例

图 2 InKrat 的整体框架

二、实现语义驱动的外部知识融合，提升罕见病与稀疏数据预测能力

本研究创新性地采用跨模态语义检索策略，以 PrimeKG 为外部知识源，通过大语言模型计算临床笔记与知识图谱三元组的语义相似度，筛选高相关医疗知识融入模型。这种方式摆脱了传统实体编码匹配的僵化限制，有效缓解了 EMR 数据稀疏、缺失及罕见病样本不足的问题，显著提升了模型在小样本场景下的泛化能力。

三、达成诊断预测性能突破，在真实医疗数据集上验证有效性

该成果在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 两大公开 EMR 数据集上完成全面验证，InKrat 模型在代码级准确率 @k 和就诊级精确率 @k 指标上均达到当前最优水平，较现有基线模型平均提升 9.94%-11.90%。尤其在罕见病预测场景中，随着 k 值增大（预测更多罕见病），模型优势更显著，且在数据更丰富的 MIMIC-IV 数据集上性能进一步提升，证明了模型在真实医疗数据中的适用性。

图 3 不同医疗笔记数量、最大长度及 LLM 类型对 MIMIC-III 数据集模型性能的影响

四、构建临床可解释性机制，生成医生易理解的自然语言解释

该成果设计了基于提示工程的可解释性模块，整合患者临床上下文、语义匹配的知识三元组与任务指令，通过大语言模型生成自然语言解释。解释不仅贴合临床推理逻辑（如关联病史、用药与预测疾病的因果关系），还经医疗专业人员评估，在临床实用性上显著优于仅提供注意力权重的传统模型，有效降低了 AI 预测与临床决策的理解鸿沟。

五、验证模型计算效率，满足临床实时应用需求

该成果针对医疗场景对计算效率的需求，在不同硬件配置下完成性能测试。结果显示，在 NVIDIA GTX 4090 GPU 上，MIMIC-III 数据集每轮训练时间仅 160 秒，100 样本推理时间 5.8 秒，较 NVIDIA V100 GPU 分别提升 27% 和 32%，为模型在临床实时决策场景中的部署提供了可行性支撑。

小结

优势

1、统一时序与结构建模：通过含锚点节点的时序图框架，同时捕捉 EMR 数据的就诊内实体关联（如药物 - 疾病相互作用）和就诊间时序动态（如病情进展），解决了传统序列模型或图模型单一建模的缺陷。

2、灵活融合外部知识：基于大语言模型的跨模态语义检索，无需依赖实体编码匹配，可精准筛选与患者临床笔记相关的外部医学知识，有效缓解 EMR 数据稀疏、罕见病样本不足的问题，提升模型泛化能力。

3、临床可解释性突出：通过提示工程驱动大语言模型生成自然语言解释，结合患者具体病历与医学知识，阐明预测背后的临床逻辑（如病史、用药与预测疾病的关联），较传统注意力权重或结构化路径解释更易被医生理解。

4、预测性能优越：在 MIMIC-III 和 MIMIC-IV 两大真实医疗数据集上，各项预测指标均达当前最优，较基线模型平均提升 9.94%-11.90%，尤其在罕见病预测场景中优势显著。

5、计算效率适配临床场景：在主流 GPU 硬件上表现出高效的训练与推理速度，如 NVIDIA GTX 4090 GPU 处理 100 样本推理仅需 5.8-7.2 秒，满足临床实时决策需求。

局限性

1、缺乏实时临床验证：仅基于回顾性数据集（MIMIC-III/IV）验证，未在实时临床场景中测试，也未纳入临床医生参与评估，可能影响模型在真实医疗环境中的适用性与可信度。

2、依赖临床笔记质量：模型性能与临床笔记的完整性、规范性强相关，而不同医疗机构的文档记录习惯差异较大，在低资源或噪声较多的文档环境下，模型鲁棒性存疑。

3、外部知识存在局限：采用的 PrimeKG 知识图谱受领域覆盖范围和更新周期限制，可能缺少新兴疾病、新药相关知识，存在知识滞后或缺失问题。

4、未整合多模态数据：未纳入医学影像、实验室时序数据、基因组学等重要模态，这些数据对部分疾病（如影像学相关疾病、遗传性疾病）的诊断预测至关重要。

5、缺乏大规模人类评估：未开展大规模临床专家对解释质量的系统性评估，生成的自然语言解释在临床实际应用中的清晰度、实用性仍需进一步验证。

​最后

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