Wir freuen uns sehr, dass unser Chief AI Scientist, Michael Banf, am 7. November auf der Neo4j Developer Conference - Nodes 2024 sprechen wird! Er wird aufzeigen, wie die Transformation von Dokumenten in hierarchische Graphstrukturen präzise Abrufe ermöglicht – ein Durchbruch mit branchenübergreifenden Anwendungsmöglichkeiten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Methode zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit generativer KI, indem diese mit wichtigen Informationen aus externen Quellen, wie z. B. internen Unternehmensdokumenten, verknüpft wird. Insbesondere bei sensiblen Daten bietet sich dieser Ansatz an, wenn Präzision von höchster Bedeutung ist. Klassische RAG-Methoden teilen Dokumente in Abschnitte auf, die mit Suchanfragen semantisch abgeglichen und als Kontext für das Sprachmodell zur Antwortgenerierung genutzt werden.

Aktuelle Entwicklungen zeigen jedoch, dass die Einbeziehung der strukturellen Dokumentenhierarchie neben semantischen Beziehungen die Präzision bei der Informationsabfrage deutlich verbessern kann. Relevante Inhalte gehen oft über direkte Übereinstimmungen hinaus, und strukturelle Einblicke – wie vorherige Abschnitte – bieten wichtigen Kontext. Graphstrukturen sind besonders geeignet, um diese Beziehungen darzustellen und so diesen komplexen Ansatz zu ermöglichen.

Auf der Nodes2024 wird Michael neueste Forschungsergebnisse präsentieren, die zeigen, wie wir Wissensgraphen aus medizinischer Fachliteratur nutzen, um die Dokumentation und Analyse von Arzt-Patient-Gesprächen zu automatisieren. Unsere KI-Lösung Adiu Health transformiert medizinische Leitlinien in Wissensgraphen, um genaue Zusammenfassungen von Konsultationen sowie ergänzende Analysen, z. B. auf Leitlinien basierende Therapieempfehlungen, zu ermöglichen. Dieser Durchbruch reduziert den Dokumentationsaufwand und schafft mehr Zeit für die Patientenbetreuung und Forschung.

Besuchen Sie Michaels Vortrag “More Patience for Patients: How LLMs and Graphs Enable Doctors to Focus on What They Signed Up For” und erfahren Sie, wie RAG und Wissensgraphen die Anwendungen von KI im Gesundheitswesen und darüber hinaus revolutionieren.