摘要

本文由Cheng Su等人提出，针对快速发展的医疗领域中安全和有效的数据管理及共享问题，介绍了一种基于扩散理论的混合检索增强生成（RAG）多模态大型语言模型（MLLM）框架。该框架通过分层跨链架构确保医疗数据的安全训练，并利用多模态指标筛选和整合检索结果，以提高MLLM的输出质量。此外，文章还引入了信息年龄（AoI）来间接评估数据新鲜度，并运用合同理论激励医疗数据持有者分享新鲜数据，以缓解数据共享中的信息不对称问题。最终，通过基于生成扩散模型（GDM）的强化学习算法，确定最优合同以实现高效的数据共享。数值结果显示，所提出的方案在实现安全和高效的医疗数据管理方面表现出色。

原理

该论文提出的混合RAG-empowered医疗MLLM框架的工作原理主要基于以下几个关键技术：

1. 分层跨链架构：通过主链和多个子链的结构，确保医疗数据在训练和共享过程中的安全性。
2. 混合RAG技术：利用多模态指标对单模态RAG结果进行筛选和整合，将这些结果作为MLLM的额外输入，以提高其输出质量。
3. 信息年龄（AoI）：作为一种数据新鲜度指标，用于间接评估医疗数据的质量，确保MLLM使用最新鲜的数据进行训练。
4. 合同理论：设计激励机制，鼓励医疗数据持有者提供高质量的数据，通过合同理论模型确保数据共享的公平性和效率。
5. 生成扩散模型（GDM）：基于GDM的强化学习算法用于确定最优合同，以实现高效的数据共享。

流程

1. 数据收集与存储：医疗中心从不同区域的医院收集多模态医疗数据，并将其转换为特定模态的向量存储在本地知识数据库中。
2. 数据检索：当接收到任务查询时，混合多模态RAG系统使用相同的嵌入模型将查询转换为向量，并计算与知识数据库中向量的相似度，检索并优先处理与任务查询最匹配的前K个向量。
3. 信息重排序：系统进一步筛选检索结果，应用多模态信息相似度（MIS）指标进行重排序，确保输入MLLM的信息是最相关和高质量的。
4. 输入优化：通过提示工程优化和合成一个连贯的提示，将原始多模态任务查询与检索到的多模态医疗数据整合，作为MLLM的输入。
5. 内容生成：MLLM接收多模态输入后，连接每个模态输入到其相应的预训练编码器模型，并通过适配器模块统一所有处理后的嵌入，生成基于输入的相应内容。

应用

该框架在医疗数据管理领域具有广泛的应用前景，特别是在需要处理和分析大量敏感和复杂医疗数据的场景中。通过提高数据的安全性和新鲜度，该框架能够显著提升医疗决策支持系统、个性化医疗和疾病预防等领域的服务质量。此外，随着技术的进一步发展和优化，该框架还有望扩展到其他需要高效数据管理和共享的行业。