MedKGent: Framework Agente LLM per Grafi di Conoscenza Medici Temporali

Un nuovo framework chiamato MedKGent è stato sviluppato da ricercatori, caratterizzato da un agente basato su Large Language Model (LLM) volto a creare grafi di conoscenza (KG) medici che evolvono nel tempo. Questo sistema innovativo analizza oltre 10 milioni di abstract di PubMed dal 1975 al 2023, aggiornando continuamente il KG ogni giorno. Utilizza due agenti distinti: l'Agente Estrattore, che rileva triple di conoscenza e assegna livelli di confidenza, e l'Agente Costruttore, che intreccia queste triple in un grafo temporale, migliorando la conoscenza coerente e affrontando le discrepanze. Il KG comprende 156.275 entità e 2.971.384 triple, rendendolo il più grande KG medico derivato da un LLM fino ad oggi. Sia le valutazioni automatiche che quelle di esperti indicano tassi di validità delle triple vicini al 90%, affrontando le sfide di generalizzabilità e dinamiche temporali negli approcci esistenti di costruzione di KG.