DOI: 10.17587/prin.15.308-321

УДК: 004.89

Разработка графов знаний на основе больших языковых моделей для поддержки принятия решений в медицине

В. В. Грибова^{1, 2}, чл.-кор. РАН, д-р техн. наук, зам. директора, зав. лаб., В. С. Переволоцкий¹, аспирант, lost.yayo@gmail.com,
¹ Дальневосточный федеральный университет, Владивосток
² Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток

Представлен метод создания графов знаний для медицинских систем поддержки принятия решений с акцентом на адаптацию таких решений под разнообразные клинические рекомендации. В методе применяется онтологический паттерн для создания баз знаний, направленных на планирование медикаментозной терапии различных заболеваний. Упомянутая адаптация достигается благодаря принципам универсального решателя для данного класса задач, что гарантирует гибкость и масштабируемость решения. Метод упрощает процесс разработки графов знаний для медицинских систем поддержки принятия решений в области планирования медикаментозной терапии. Это достигается за счет использования больших языковых моделей, которые автоматизируют создание этих графов, значительно снижая трудозатраты. Продемонстрирована эффективность на системах управления терапией различных заболеваний, что подтверждает универсальность и практическую значимость подхода.

Ключевые слова: искусственный интеллект, системы поддержки принятия решений, лечебно-диагностический процесс, графы знаний, онтологии, персонифицированное лечение, автоматизация планирования лечения, машинное обучение в медицине, большие языковые модели

Стр. 308—321

Работа выполнена в рамках государственного задания ИАПУ ДВО РАН (тема FWFW-2021-0004 — подход для перевода с помощью LLM моделей нормативных документов в машинопонимаемое представление).

Ссылка для цитирования:
Грибова В. В., Переволоцкий В. С. Разработка графов знаний на основе больших языковых моделей для поддержки принятия решений в медицине // Программная инженерия. 2024. Том 15, № 6. С. 308—321. DOI: 10.17587/prin.15.308-321.