処方箋検証の安全性と追跡性のためのハイブリッドな知識基盤フレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/3/12
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要点
- PharmGraph-Auditor は、仮想知識グラフ（VKG）フレームワーク内にハイブリッドな医薬知識ベース（HPKB）を導入し、安全でエビデンスに基づく処方箋監査を可能にします。
- 本システムは、制約充足のためのリレーショナルスキーマとグラフベースの推論を組み合わせ、薬理データの追跡性と説明性を実現するマッピング層を備えています。
- Iterative Schema Refinement（ISR）は、医療テキストからグラフスキーマとリレーショナルスキーマを共進化させ、HPKB を構築可能にします。
- KB-grounded Chain of Verification（CoV）は、監査を HPKB に対する検証可能なクエリの連なりに分解し、ハイブリッドなクエリ計画を生成して最も適切なデータストアから証拠を取得します。
- 実験結果は、堅牢な知識抽出能力を示し、薬剤師がより安全で迅速な処方箋検証を行える可能性を示しています。
要旨: 薬剤エラーは患者の安全に対して重大な脅威をもたらし、薬剤師による検証（PV）を重要でありながら負担の大きい最終防護策としています。ゼロトレランス領域における大規模言語モデル（LLMs）の直接適用は、それらが本質的に事実性に欠け、追跡性がなく、複雑な推論に弱いため、成り立ちません。これらの課題に対処するために、私たちは安全でエビデンスに基づく処方監査を目的とした新しいシステム PharmGraph-Auditor を導入します。 本システムの中核は、仮想知識グラフ（VKG）パラダイムの下に実装された信頼性の高いハイブリッド医薬知識ベース（HPKB）です。 このアーキテクチャは、集合制約充足のためのリレーショナルコンポーネントと、トポロジ的推論のためのグラフコンポーネントを、厳密なマッピング層を介して戦略的に統合します。 この HPKB を構築するために、医療テキストからグラフとリレーショナルスキーマの共進化を可能にする ISR（Iterative Schema Refinement）アルゴリズムを提案します。 監査のために、KB に基づく検証連鎖（CoV）という新しい推論パラダイムを導入します。これにより、LLM を信頼性の低い生成器から透明な推論エンジンへと変換します。 CoV は、監査タスクを HPKB に対する検証可能なクエリの連なりに分解し、最も適切なデータストアから証拠を取得するためのハイブリッドなクエリ計画を生成します。 実験結果は、堅牢な知識抽出能力を示しており、PharmGraph-Auditor を用いることで薬剤師がより安全で迅速な処方検証を実現できる可能性を示唆します。
