Studies in health technology and informatics · 2026
Ontology-Enriched Guidelines Retrieval for Complex Rheumatological Cases.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Buonocore Tommaso Mario, Marino Sara, Albi Giuseppe, Sakellariou Garifallia, Dagliati Arianna, Parimbelli Enea, Sacchi Lucia
Аннотация
Large language models (LLMs) integrated with Retrieval-Augmented Generation (RAG) can enhance clinical decision support and triage. However, semantic retrieval often fails to capture the structured relationships of medical knowledge, especially in complex scenarios. This study explores the use of ontology-based knowledge graphs to improve retrieval, combining SNOMED CT and rheumatology guidelines within a graph database. Retrieval was evaluated on clinical queries using three configurations: embeddings-only, knowledge graph-only, and a hybrid approach. Results indicate that while embeddings suffice for simple cases, ontology-based knowledge graphs are crucial for complex reasoning.