论文快读| HeCiX-KG：将知识图谱和大型语言模型整合应用于生物医学研究

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《HeCiX: Integrating Knowledge Graphs and Large Language Models for Biomedical Research》(https://arxiv.org/pdf/2407.14030) 摘要 尽管药物开发策略取得了进展，但仍有90%的临床试验失败。这表明目标验证和药物优化方面存在被忽视的因素。为了解决这一问题，我们引入了HeCiX-KG，即Hetionet-Clinicaltrials neXus 知识图谱， 这是ClinicalTrials.gov和Hetionet数据在一个知识图谱中的创新融合。 HeCiX-KG结合了来自ClinicalTrials.gov的先前进行的临床试验数据和来自Hetionet的疾病和基因领域专业知识。 这为临床研究人员提供了一种全面的资源。 此外，我们引入了HeCiX系统，该系统使用LangChain将HeCiX-KG与GPT-4整合，并提高了其可用性。 HeCiX在针对一系列临床相关问题进行评估时表现出色，证明了这种模型在增强临床研究效果方面具有潜力。 因此，这种方法提供了对临床试验和现有生物数据的更全面视 ………………………………