研究：文本挖掘临床因果知识图谱的方向信号审计
原文标题：Trust the Edge, Doubt the Arrow: Auditing Validation Signals for Text-Mined Clinical Causal Knowledge Graphs
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论文基于 328,839 份 MIMIC-IV 出院小结，用 LLM 抽取与 UMLS 归一化构建有向候选因果图，并对比共现提升、编码时序与文献佐证三类信号。结果显示编码顺序作为方向信号接近随机，抽取器方向更稳定，因此文本挖掘的临床因果图谱应视为「有 EHR 支持但方向不确定」。在泄漏受控的因果问答基准上，保守降级策略把无证据支持的回答从 17.3% 降至 6.1%。
- 问题
- 文本挖掘的临床因果知识图谱方向不可靠，需审计 EHR 支持与方向。
- 方法
- 用 LLM 抽取加 UMLS 归一化构建 32.8 万份出院小结的有向候选图，对比共现提升、编码时序、文献佐证三类信号。
- 结果
- 编码顺序方向与 SemMedDB 一致率仅 54.2%，抽取器为 69.4%；保守降级使无证据回答从 17.3% 降至 6.1%，准确率 37.2%。
- 影响
- 临床因果 RAG 不应把编码时序当方向依据，需按「EHR 支持但方向不确定」设计检索与降级策略。
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