arXiv cs.LG·42 天前★ 3

M2G-LLM：多模态图推理增强临床预测

原文标题：M2G-LLM: Enhancing Clinical Prediction via Multimodal Graph Reasoning and LLM Context Injection

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AI 智能摘要

研究者提出 M2G-LLM，通过图神经网络增强大语言模型的多模态整合与对齐能力，建模患者就诊间的时间关系、在临床相似患者间传播信息，并构建多模态上下文向量注入 LLM 中间层。在 MIMIC-IV 与 MIMIC-CXR 数据集上，该框架在临床预测任务上优于强基线，展示了 LLM 语言理解与 GNN 关系推理结合的前景。

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问题: LLM 难以整合临床文本之外的检验、影像等模态，限制其在医疗决策中的使用。
方法: 用 GNN 建模就诊时间关系与相似患者间信息传播，构建多模态上下文向量注入 LLM 中间层做联合推理。
结果: 在 MIMIC-IV 与 MIMIC-CXR 上临床预测任务优于强基线，未给出具体提升数值。
影响: 为医疗等强多模态场景提供 LLM+GNN 的融合范式，提示中间层注入比纯文本提示更有效。

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M2G-LLM 用 GNN 增强 LLM 多模态对齐，在 MIMIC-IV 与 MIMIC-CXR 上优于强基线。

•用图神经网络建模患者就诊间的时间关系
•在临床相似患者之间传播信息，弥补单患者数据稀疏
•对齐异构数据源构建多模态上下文向量，注入 LLM 中间层
•在 MIMIC-IV 与 MIMIC-CXR 两个数据集上临床预测任务优于强基线
•目标是结合 LLM 语言理解与 GNN 关系推理

为什么重要：临床预测需要同时处理文本、检验与影像，该框架给出了把 GNN 关系推理接入 LLM 中间层的具体路径，对医疗 AI 落地有参考意义。

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原始标题：M2G-LLM: Enhancing Clinical Prediction via Multimodal Graph Reasoning and LLM Context Injection

AI 中文标题：M2G-LLM：多模态图推理增强临床预测

来源：arXiv cs.LG · 发布于 42 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）

标签：医疗AI / 多模态 / 图神经网络 / 大模型

关键词：clinical prediction / multimodal / graph neural network / LLM

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M2G-LLM：多模态图推理增强临床预测

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