MedGraph：面向长期医疗对话的图记忆系统

Donghua Zhang 等作者提出面向长期医疗对话的图记忆系统 MedGraph。该系统从对话中提取带日期的患者事实，按患者归属并链接成用药、诊断、测量链；回答问题时，它按问题所问时间点读取链条，并补充原始对话文本。 作者在自建的 MedMemoryBench 上评测：以 GPT 和 Qwen 为底座时，MedGraph 总体准确率均为最高，分别比五个基线中最强者高 10.5 分和 10.4 分；在 GPT 设置下，其记忆构建与回答效率较高。上述结果来自作者报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。