KidneyTalk-open: No-code Deployment of a Private Large Language Model with Medical Documentation-Enhanced Knowledge Database for Kidney Disease

📄 arXiv: 2503.04153v1 📥 PDF

作者: Yongchao Long, Chao Yang, Gongzheng Tang, Jinwei Wang, Zhun Sui, Yuxi Zhou, Shenda Hong, Luxia Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-06

备注: Corresponding authors: zhanglx@bjmu.edu.cn; joy_yuxi@pku.edu.cn; hongshenda@pku.edu.cn

💡 一句话要点

KidneyTalk-open：无代码部署医学文档增强知识库的肾病私有大语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 肾脏疾病 大语言模型 本地部署 无代码 医学知识增强 检索增强 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有云端LLM存在数据安全风险，本地部署需要技术专长，通用LLM缺乏医学知识整合机制，检索增强系统难以处理医学文档。
  2. KidneyTalk-open通过无代码部署开源LLM，结合医学文档处理流程和自适应检索增强流程，实现本地化的医学问答。
  3. 实验表明，KidneyTalk-open在肾脏病学考试问题上准确率提升8.1%，并通过拒绝机制抑制幻觉，优于主流产品。

📝 摘要（中文）

针对肾脏疾病的隐私保护医疗决策支持，需要在本地部署大语言模型（LLM），同时保持临床推理能力。现有方案面临三个挑战：1) 云端LLM存在数据安全风险；2) 本地模型部署需要技术专长；3) 通用LLM缺乏整合医学知识的机制。检索增强系统也难以处理医学文档和保证临床可用性。我们开发了KidneyTalk-open，一个桌面系统，集成了三个技术组件：1) 通过本地推理引擎无代码部署最先进的开源LLM（如DeepSeek-r1、Qwen2.5）；2) 结合上下文感知分块和智能过滤的医学文档处理流程；3) 采用智能体协作的自适应检索和增强流程（AddRep），以提高医学文档的召回率。图形界面旨在使临床医生无需技术专长即可管理医学文档并进行AI驱动的咨询。在1455个具有挑战性的肾脏病学考试问题上的实验验证表明AddRep的有效性：通过智能知识集成，实现了29.1%的准确率（比基线高8.1%），同时通过4.9%的拒绝率来抑制幻觉，保持了鲁棒性。与主流产品（AnythingLLM、Chatbox、GPT4ALL）的比较案例研究表明，KidneyTalk-open在实际临床查询中具有卓越的性能。KidneyTalk-open是第一个无代码医学LLM系统，可在桌面上实现安全的文档增强医学问答。其设计为隐私敏感的临床AI应用建立了一个新的框架。该系统显著降低了技术门槛，同时提高了证据可追溯性，使更多的医务人员或患者可以方便地使用SOTA开源LLM。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在肾脏疾病的医疗决策支持中，面临数据隐私、技术门槛和知识整合三大挑战。云端LLM存在数据泄露风险，本地部署需要专业技术，通用LLM缺乏医学知识，检索增强系统难以有效处理医学文档，导致临床可用性不足。

核心思路：KidneyTalk-open的核心在于构建一个本地化、易于使用且具备医学知识增强的LLM系统。通过无代码部署降低技术门槛，医学文档处理流程提升知识检索效率，自适应检索增强流程提高知识召回率，从而实现安全、高效的医学问答。

技术框架：KidneyTalk-open包含三个主要模块：1) 无代码LLM部署模块，支持DeepSeek-r1、Qwen2.5等开源LLM的本地推理；2) 医学文档处理流程，包括上下文感知分块和智能过滤；3) 自适应检索和增强流程（AddRep），利用智能体协作提高医学文档的召回率。此外，系统提供图形界面，方便临床医生使用。

关键创新：KidneyTalk-open的关键创新在于：1) 无代码部署，降低了LLM在医疗领域的应用门槛；2) AddRep流程，通过智能体协作提升了医学知识的召回率和准确性；3) 结合上下文感知分块和智能过滤的医学文档处理流程，提高了知识检索的效率。

关键设计：AddRep流程采用智能体协作，具体实现细节未知。医学文档处理流程中的上下文感知分块和智能过滤的具体算法未知。拒绝率的阈值设置为4.9%，用于抑制幻觉，具体原理未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

KidneyTalk-open在1455个肾脏病学考试问题上，通过AddRep流程实现了29.1%的准确率，相比基线提升了8.1%。同时，通过4.9%的拒绝率抑制幻觉，保证了系统的鲁棒性。与AnythingLLM、Chatbox、GPT4ALL等主流产品相比，KidneyTalk-open在实际临床查询中表现出更优越的性能。

🎯 应用场景

KidneyTalk-open可应用于肾脏疾病的辅助诊断、治疗方案制定、患者教育等场景。通过本地部署和医学知识增强，保护患者隐私，降低技术门槛，提高医疗决策的效率和准确性。未来可扩展到其他医学领域，构建更广泛的隐私保护医疗AI应用。

📄 摘要（原文）

Privacy-preserving medical decision support for kidney disease requires localized deployment of large language models (LLMs) while maintaining clinical reasoning capabilities. Current solutions face three challenges: 1) Cloud-based LLMs pose data security risks; 2) Local model deployment demands technical expertise; 3) General LLMs lack mechanisms to integrate medical knowledge. Retrieval-augmented systems also struggle with medical document processing and clinical usability. We developed KidneyTalk-open, a desktop system integrating three technical components: 1) No-code deployment of state-of-the-art (SOTA) open-source LLMs (such as DeepSeek-r1, Qwen2.5) via local inference engine; 2) Medical document processing pipeline combining context-aware chunking and intelligent filtering; 3) Adaptive Retrieval and Augmentation Pipeline (AddRep) employing agents collaboration for improving the recall rate of medical documents. A graphical interface was designed to enable clinicians to manage medical documents and conduct AI-powered consultations without technical expertise. Experimental validation on 1,455 challenging nephrology exam questions demonstrates AddRep's effectiveness: achieving 29.1% accuracy (+8.1% over baseline) with intelligent knowledge integration, while maintaining robustness through 4.9% rejection rate to suppress hallucinations. Comparative case studies with the mainstream products (AnythingLLM, Chatbox, GPT4ALL) demonstrate KidneyTalk-open's superior performance in real clinical query. KidneyTalk-open represents the first no-code medical LLM system enabling secure documentation-enhanced medical Q&A on desktop. Its designs establishes a new framework for privacy-sensitive clinical AI applications. The system significantly lowers technical barriers while improving evidence traceability, enabling more medical staff or patients to use SOTA open-source LLMs conveniently.