知识图谱增强的合规医学大模型产学研新范式探索

推荐语

探索医疗AI的未来，柯基数据如何用知识图谱增强大模型？

核心内容：
1. 医疗行业大模型发展现状与政策支持
2. 知识图谱增强的合规医学大模型构建
3. 知识图谱在医疗领域的应用实践与挑战

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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医疗行业大模型进展及数字化驱动力

首先来介绍一下医疗行业大模型应用背景。

卫健委、中医药局、疾控局联合发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，覆盖 84 个细分领域；国家药监局推出《药品监管人工智能典型应用场景清单》，明确了 15 个示范场景，为行业合规创新提供政策框架。这些政策为医疗行业 AI 发展提供了规范与引导。

在国家政策的基础上，地方政府正加速落地标杆项目。以上海为例，其聚焦医疗服务、卫生管理、创新研发等方向打造大模型应用标杆；北京市同步推进 “人工智能 + 医药健康” 全球标杆城市建设。这些区域实践不仅反映了地方需求，更为全国性技术推广提供了经验样本。

政策与地方实践的推动下，医院与科研机构取得众多可喜成果，医疗相关大模型百花齐放。医院与科研院所加速技术迭代，传统辅助诊疗、电子病历等场景通过大模型实现能力升级，推动临床决策智能化。这一趋势表明，技术创新已从概念验证走向实际应用。

科研突破不仅限于诊疗场景，护理领域同样迎来变革。上海交通大学研发糖尿病护理大模型，北京协和医学院探索大模型与护士门诊结合；柯基数据联合首医护理学院推出居家老人慢病护理 NursGPT。这些案例印证了大模型在细分场景的潜力，也为后续产业融合提供了思路。

DeepSeek 出圈后，可以看到，国内药企、AI健康企业已经深入接入 DeepSeek 能力，在药物研发、影像诊断、慢病管理、健康管理等场景实现效率突破。

值得注意的是，医疗反腐浪潮对行业提出更高合规要求。企业亟需通过技术手段实现学术推广、患者教育及临床研究的合规化管理。这一需求，恰与知识图谱增强大模型的特性高度契合。

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知识图谱增强的合规医学大模型

1. 大模型和知识图谱的优劣势分析

大模型具有诸多明显优势，例如擅长对话、文本生成、信息抽取等工作。而其劣势同样明显，黑盒形式使可解释性不足，且垂直领域仍存在幻觉问题。企业落地强调能够运维即非黑盒，所以需要知识图谱来进行弥补。

知识图谱最显著的优势就是可解释，同时针对企业可作为高标准知识资产去建设。其劣势是构建成本高，智能化交互提升有限。

因此，医疗领域亟需构建大模型与知识图谱的有机协同体系。通过将大模型的自然语言处理能力与知识图谱的结构化知识表征优势深度融合，既能发挥大模型在文本生成、语义理解方面的动态交互特长，又可借助知识图谱的可解释性与医学逻辑约束能力，有效规避幻觉风险，最终实现技术效能与合规要求的双重突破。

2. 大模型在医疗行业应用的几种方式

大模型在医疗行业的主要应用方式包括提示工程、RAG、GraphRAG、微调、重建基础模型等，每一路径都已有相应的应用场景，具体实施需要从成本、时间、资源三个角度综合考虑。如上图所示，从左到右五种方式，所需时间与资源成本递增，企业、机构和医院需要在实践中去平衡投入产出比。

3. 医疗大模型落地主要挑战及解决方案

大模型在医疗行业落地过程中常遇到幻觉问题，由于缺乏医学逻辑也很难满足高循证合规要求。这时就需要进行知识增强，具体实现主要从两个方面出发：一方面，借助大模型自身能力辅助自动标签和图谱的构建；另一方面，利用知识图谱提升大模型在合规循证与问答中的准确率。

医疗行业面向多模态、多源异构数据，包括图像、影像、视频等不同形态的复杂数据，需要通过知识增强大模型进行知识处理、数据治理、知识结构化，同时需要一套可运维、内容自动化并可人工可校验，且上线后能够支持监控的自动化高效平台。

从医学循证需求维度出发，基于大模型与知识图谱协同驱动的 Agent 系统需构建连贯的智能响应链路：首先通过自然语言理解 NLP  引擎理解用户提问意图，依托统一医学语言系统（UMLS）完成术语标准化转换，并调用知识图谱中的医学背景知识增强语义理解。

针对高循证场景（如学术推广、临床决策），系统联动 FAQ 知识库、结构化知识图谱与原始文献数据库，借助 GraphRAG 技术实现原文段落级检索溯源，确保输出内容 100% 可追溯至权威文献；而在低循证需求场景（如内部培训总结、决策辅助）中，则侧重发挥大模型的摘要生成与逻辑归纳能力，在保障核心信息准确的基础上提升交互效率。

实际应用中需根据用户属性（临床医生、科研人员、企业从业者等）与场景特性（学术传播、管理支持、患者宣教等）动态调配响应策略，达成循证严谨性与交互效能的精准平衡。

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应用落地与实践

1. 医疗行业现有 AI 产品现状及 AIGC 大模型价值

以往 AI 产品在医疗行业的应用存在一定问题，如多模态数据治理成本高，强合规场景需要反复审核，继而造成时效性差，前期知识图谱问答应用很多模版，人机交互智能化程度不高。大模型在一定程度上能够解决生产自动化、人机交互智能化的问题。

2. 知识图谱增强大模型在医疗医药行业的全流程应用

在医疗医药全产业链中，研发创新、临床研究、实验验证及学术推广等环节已实现多场景的实际应用落地。典型实践涵盖医疗护理临床科研、标准化护理路径构建、患者全周期健康管理以及政府智能监管等领域。我们可从各垂直业务场景切入，系统梳理当前亟需提效降本的应用方向。

上图中列出的落地案例可供参考。这些应用场景的深化与扩展，均需依托一套认知智能 PAAS 平台作为底层支撑。该平台不仅可助力企业与医疗机构构建专业化知识图谱数据体系，实现数据资产沉淀与智能关联，更能灵活支持 SAAS 应用的快速开发与部署，形成 “底层能力 + 上层应用” 的全链路解决方案，推动医疗健康行业的数字化与智能化升级。

在项目落地时，需从用户使用场景出发，深度挖掘智能交互入口价值。无论是企业级 OA 系统、微信公众号服务矩阵、400 智能客服平台，还是官网智能问答模块，均可通过智能技术实现服务升级。其中，知识图谱作为核心驱动，能够显著增强大模型在医学领域的专业性与准确性。

为此，我们提出了知识中台的解决方案：一方面，依托标签化知识图谱构建智能医学图书馆，整合外部权威文献指南与内部临床经验素材，形成结构化知识网络；另一方面，平台内置自动化内容生产引擎与合规审核机制，支持医学科普、诊疗方案等内容的智能生成与全流程质控，确保输出内容的专业性与合规性。通过知识中台的双向赋能，实现从交互入口到内容供给的全链路智能化闭环。

3. 案例分享

（1）某跨国药企医生端产品&指南助手

针对某跨国药企医学端学术推广需求，我们构建的医学学术助手专为医生与医药从业者设计，严格遵循高要求循证医学标准，确保零幻觉输出。

内容处理分为两类：

• 内部临床文档管理：通过大模型自动化生成 FAQ，并引入人工审核闭环机制。由企业内部团队主导内容编撰，从源头保障合规性，形成安全可控的知识输出体系。

  
  

• 外部文献权威引用：依托 GraphRAG 技术实现原文段落精准检索与应答，每一条外部指南或文献引用均附带明确溯源信息（含文献出处、页码标注），确保学术内容的权威性与可验证性。

  
  

知识基建方面，以企业核心产品线为锚点，系统整合疾病机制、靶点研究、临床数据等关键信息，构建结构化知识图谱。该图谱深度赋能智能交互，不仅实现了原文段落级应答，更通过语义关联分析提升回答的精准度与专业性，使学术沟通效率与可信度显著跃升。

（2）某器械新员工的虚拟导师、老员工的知识助手

另外一个场景是面向老员工的知识助手与新员工的虚拟导师。这一场景中存在多模态数据素材，如视频、图表等，需要进行数据治理、知识库的搭建。从交互形式来看，由于面向内部员工，循证要求不像外部学术推广场景中那么高，基于大模型能力做可溯源的总结回复。场景覆盖新员工入职培训、产品线知识强化、疾病诊疗专题学习等高频需求，帮助员工通过自然语言交互快速掌握产品机理、疾病知识及临床应用要点，显著提升内部知识传递效率与培训资源复用价值。

（3）某消费健康企业零售市场的营养健康产品个性化推荐

零售个性化推荐场景中，患者端合规要求严格，要求建设高精准知识图谱。这里列举的案例偏营养健康场景，我们从上市指南、运动营养学等权威教科书书籍形成营养健康知识图谱。面向 C 端用户进行个性化推荐，包括用户画像、健康测评等，可拓展领域广。在此场景下，知识图谱具备更高的精准度，大模型则聚焦于交互体验升级，通过智能对话实现知识的精准触达，在个性化推荐中也可以结合知识图谱能力做语义对话。

（4）某国内药企基于大模型的医学内容自动生成与审核

在国内某药企医学内容生成与审核场景中，需构建符合医学人员逻辑的内容生产机制，通过配置结构化大纲模板确保生成内容契合诊疗路径与学术规范。生成后的AI审核环节采用多维度校验模式，需结合现有 SOP 系统梳理审核要点，明确区分大模型可自动执行的术语标准化、文献格式校验、基础逻辑矛盾检测等规则化任务，以及需人工重点把控的临床数据合规性评估、诊疗方案适用性判断等高风险复杂场景，最终保证内容质量安全可控，实现效率提升。

4. 产品价值对比分析

通过上述不同场景案例可以看到，大模型结合知识图谱的产品一方面带来了知识处理效率的提升，另一方面也整体提升了知识应用服务水平。

5. 医学图书馆

知识结构化的具体实现方法为，面向不同数据来源构建知识结构化技术路径。将知识分为五层，其中也包括很多工程化工作，比如 OCR 结构化等。

医疗领域中文献、指南、视频中图表处理要求高，需要结构化处理。

处理完后所有内容需要去构建知识图谱网络，可能是文档级别，也可能是内容级别。

针对文献提供 AI 精读功能，包括研究背景、研究方法、实验设计、结果与分析、总体结论、论文评价等模块。

大模型最常见的应用就是多轮语义对话，在对话过程中还提供了溯源、高亮等能力。

医学写作也是一个重要应用领域。利用大模型可提前梳理医学人员如何写作综述、文章等。完全依赖于大模型的可能性低，校验量较大。实际应用中更多是聚焦数据检索、筛选素材、分析全文、总结关键信息这四个环节，通过 AI 进行效率提升，最终输出内容仍需要人工进行专业审核。

医院端的医学科研场景，所有数据知识化、图谱化后，可用于形成医学科研情报。医生可以输入一个模糊领域，系统会基于循证范围进行多维度输出，实现差异比对或精细总结回复，从而帮助用户监控相应内容领域的最新研究和情报等。

借助系统还可进行智能选题。很多文献未解决的话题，可以借助大模型去做筛选，也可针对选题进行 AI 综述创作。

患者端，可以基于患者画像开展患者健康管理。底层素材可能来自于图文、视频，构建多模态患教知识库，可以提供患教问答，也可以基于患者画像进行个性化推荐。

以上是对已有解决方案和落地案例的介绍，未来还有更多应用场景值得去探究和发现。

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挑战及建议

最后，落地实施建议以 ROI 为核心，平衡合规、成本、效率与智能化目标。设计过程中，IT 团队与业务专家协同，确保方案可行性。实施则采用 "小步快走" 策略，优先在单一疾病领域或科室开展试点，验证后快速迭代复用。构建知识图谱时需依内容复杂度与规模审慎评估投入产出，聚焦核心场景分阶段扩展。并且，全过程须严守合规底线，在实现技术创新的同时做到风险管控。