arXiv cs.CL· Kemal Davaslioglu, Nathan Conger, Sastry Kompella, Yalin E. Sagduyu, Nathaniel D. Bastian·· 10 天前AI 评分23
BEACON-SP：面向临床自杀风险评估的本体驱动 GraphRAG 框架
BEACON-SP: Ontology-Grounded GraphRAG Framework for Clinical Suicide Risk Assessment
AI 导读
BEACON-SP 是一个本体驱动的 GraphRAG 框架，用于自杀预防等行为健康场景的临床决策支持，结合患者知识图谱与本体引导检索，支持跨诊断、用药、风险与保护因素、生活事件及时间关系的多跳推理。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 BEACON-SP，一个基于本体的图检索增强生成（GraphRAG）框架，用于行为健康场景（如自杀预防）中面向临床医生的决策支持，在这些场景中，有效评估需要整合异质的临床、行为、社会和时间证据。BEACON-SP 将患者知识图谱与本体引导的检索相结合，以支持跨诊断、药物、风险与保护因素、生活事件及时间关系的多跳推理。该框架由一个全面的自杀预防本体支撑，该本体将三步理论、整合动机-意志模型以及自杀健康社会决定因素本体整合为患者风险因素的统一表示。我们构建基于本体的患者知识图谱，并评估 BEACON-SP 在面向临床医生的问答中的表现。在涵盖 15 个临床类别和 100 名患者的 1,500 条查询基准上，与基于向量的检索增强生成（RAG）基线相比，BEACON-SP 在修正后的对比评估方案下提升了完整性、临床相关性和证据依据性，并在事实准确性上有小幅提升。在成对的标准级比较中，GraphRAG 在 76.4% 的案例中更受青睐。这些结果证明了本体引导的 GraphRAG 在为临床决策支持提供结构化、情境化的患者证据方面的潜力。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；信息检索（cs.IR） |
| 引用为： | arXiv:2610.09026 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.09026v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.09026 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Kemal Davaslioglu [查看电子邮件]
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2026年10月6日星期二 19:23:51 UTC（343 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org