朱永官院士团队EST｜利用大型语言模型助力抗菌药物耐药性政策制定：将环境因素融入健康保护规划

文摘 2025-01-10 08:11 北京

介绍了一种利用大型语言模型协助制定抗菌药物耐药性（AMR）政策的工具 AMR-Policy GPT，旨在解决 AMR 政策制定过程中的知识差距问题，尤其是在中低收入国家（LMICs）。

1 研究背景

AMR 已成为全球健康危机，导致医疗成本增加、治疗效果降低等问题，严重影响人类健康和经济。世界卫生组织制定了全球行动计划，许多国家也制定了国家行动计划（NAPs），但在实施过程中面临资金不足、监测计划不完善、缺乏特异性和跨部门协作等问题，特别是 LMICs 缺乏相关数据和信息。

2 方法

模型开发：采用检索增强生成（RAG）技术开发了 AMR-Policy GPT，它能从预定知识源检索信息，生成更准确可信的回答，并提供可追溯的参考文献。

工具流程：包括离线索引和在线服务两部分。离线部分准备数据集并构建向量数据库；在线部分通过用户提问，经多语言嵌入模型和检索引擎获取相关内容，有 “效率” 和 “准确” 两种搜索模式，最终将参考文献嵌入提示平台生成回答。

数据集准备：收集了 146 个国家的 383 份 AMR 相关政策文件，包括 NAPs、报告和指南等，用 pdfplumber 提取信息并分割成块存储。

数据库与模型构建：使用 BAAI/BGE-M3 多语言嵌入模型进行向量化，构建向量数据库和基于 HNSW 算法的检索引擎，并部署 bge-rerankerbase 模型进行重排序。

评估框架：先用 RAGAS 框架优化模型，再进行独立评估（分析 AMR-Policy GPT 在单个文档内的信息检索和回答生成性能）和端到端评估（评估其在整个数据库中的搜索、信息整合和回答能力，并与 ChatGPT 比较）。

提示工程：混合模式结合 AMR 政策数据库和 GPT-4 内部知识，独立模式仅从自身数据库检索，两种模式都明确引用来源。

3 结果与讨论

模型优化与性能评估：确定块大小为 256、重叠率为 40% 时性能最佳，与基线模型相比，准确性和效率模式在处理时间和检索指标上表现更好，生成模块指标也表现出色。

答案评估：在单个文档评估中，AMR-Policy GPT 准确率达 87.26%，精确率 97.59%，对多语言文档分析能力强；在整个数据库评估中，其回答比 GPT-4 更准确相关，能提供关键引用。

参考文献评估：AMR-Policy GPT 引用来源准确，能生成简洁逻辑总结。

总体性能分析：在 RAG 框架下，AMR-Policy GPT 能有效整合外部知识，提高文本相关性和准确性，可追溯来源，支持多语言查询，具有可扩展性和及时性。

局限性与未来工作：存在文档获取不全面、初始搜索语言局限、部分文档格式问题和无法解释图形数据等局限。未来将整合更多数据，增强工具效能，扩展数据库需考虑版权等因素。

政策指导应用：AMR-Policy GPT 可辅助用户搜索整合信息，但不能直接生成政策。决策者应结合自身洞察和本地情况使用，其在环境领域可检索信息，为 LMICs 提供参考，但需持续更新。

（水平有限，敬请指正）

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