Bewertung von KI-Agenten in der biomedizinischen Forschung

Künstliche Intelligenz (KI) sorgt in verschiedenen Bereichen für Aufsehen, und die biomedizinische Wissenschaft ist da keine Ausnahme. Eine beliebte Methode ist es, KI-Agenten zu schaffen, die zusammen mit Menschen arbeiten und aus riesigen Informationsmengen schöpfen. Die Leistungsbewertung dieser KI-Agenten im biomedizinischen Kontext ist jedoch ziemlich herausfordernd. Die meisten Bewertungen basieren entweder auf direkten Fragen an die KI-Modelle oder auf experimentellen Methoden, die für die biomedizinische Forschung relevant sind. Dieser Artikel zielt darauf ab, einen neuen Ansatz zur Messung der Fähigkeiten von KI-Agenten im biomedizinischen Bereich zu fokussieren, insbesondere im Verständnis von Literatur und im Umgang mit Wissensgraphen.

#Hintergrund

Aktuelle KI-Modelle, besonders grosse Sprachmodelle (LLMs), haben sowohl Potenzial als auch Einschränkungen gezeigt. Sie können Texte generieren und Informationen effektiv zusammenfassen, haben aber oft Probleme mit der faktischen Genauigkeit. Das führt zu der Idee, dass ein KI-Agent, um in der biomedizinischen Forschung wirklich nützlich zu sein, zwei Fähigkeiten besitzen sollte: die Fähigkeit, wissenschaftliche Literatur zu verstehen und zu verifizieren, und die Fähigkeit, mit strukturierten Wissensformen, insbesondere Wissensgraphen, zu interagieren.

#Eine neue Aufgabe für Agenten: Wissensgraph-Prüfung

Um die Notwendigkeit einer besseren Evaluation dieser KI-Agenten anzugehen, schlagen wir eine neuartige Aufgabe vor, die wir Wissensgraph-Prüfung (KGCheck) nennen. Diese Aufgabe setzt sich aus zwei Hauptfähigkeiten zusammen:

1. Wissensgraph-Fragen Beantwortung (KGQA): Dabei geht es darum, einen Wissensgraphen abzufragen, um Informationen abzurufen und dabei Genauigkeit zu wahren.
2. Überprüfung wissenschaftlicher Behauptungen (SCV): Diese konzentriert sich auf die Analyse von Behauptungen in wissenschaftlicher Literatur und bewertet deren Wahrhaftigkeit basierend auf den bereitgestellten Beweisen.

#Die Wichtigkeit der Literaturübersicht

Eine entscheidende Fähigkeit eines jeden Wissenschaftlers ist die Fähigkeit, bestehende Literatur zu überprüfen und zu verstehen. Eine Literaturübersicht ist mehr als nur Lesen; sie erfordert kritisches Denken und die Analyse verschiedener Informationsquellen. Indem wir KI-Agenten ermöglichen, an Literaturübersichten teilzunehmen, können wir ihren Nutzen in der wissenschaftlichen Forschung erhöhen.

#Einschränkungen bestehender Methoden

Aktuelle Methoden zur Bewertung von KI-Agenten konzentrieren sich häufig auf einfache Frage-Antwort-Aufgaben, die die Komplexität wissenschaftlicher Untersuchungen nicht erfassen. Bestehende Benchmarks könnten versäumen zu bewerten, wie gut ein KI-Agent externe Kenntnisse und Werkzeuge nutzen kann, um Informationen zu validieren.

#Wissensgraphen: Ein hilfreiches Werkzeug

Wissensgraphen dienen als eine ausgeklügelte Möglichkeit, riesige Datenmengen so zu organisieren und zu speichern, dass sie leicht abgefragt und analysiert werden können. Sie enthalten miteinander verbundene Informationen, die es KI-Agenten ermöglichen, auf strukturiertes Wissen zuzugreifen, das unstrukturierte Daten aus wissenschaftlicher Literatur ergänzt.

#Die Herausforderung, Wissen aktuell zu halten

Obwohl Wissensgraphen unglaublich nützlich sein können, ist ein grosses Manko ihre statische Natur, was zu veralteten Informationen führen kann. Das ist besonders besorgniserregend in einem schnell fortschreitenden Bereich wie der biomedizinischen Wissenschaft, wo neue Forschungen frühere Studien schnell obsolet machen können.

#Unser vorgeschlagener Benchmark

Um eine effektivere Bewertung für KI-Agenten zu schaffen, schlagen wir einen umfassenden Benchmark namens KGCheck vor. Dieser Benchmark zielt darauf ab, die Richtigkeit von Informationen in Wissensgraphen zu überprüfen, indem sie mit Literatur und anderen zuverlässigen Quellen verglichen werden. Das ultimative Ziel ist es, zu bewerten, wie gut ein KI-Agent sowohl strukturierte Daten (wie Wissensgraphen) als auch unstrukturierte Daten (wie wissenschaftliche Arbeiten) verarbeiten kann.

#Methodologie

Bei der Durchführung der KGCheck-Aufgabe müssen Agenten:

1. Wissensgraphen abfragen, um relevante Informationen zu extrahieren.
2. Diese extrahierten Daten mit externer Literatur oder Datenbanken abgleichen, um deren Genauigkeit zu überprüfen.
3. Bestimmen, ob die Informationen mit dem übereinstimmen, was aus seriösen Quellen bekannt ist.

#Datensammlung

Für die KGCheck-Aufgabe haben wir mehrere Datensätze gesammelt, darunter:

• Über 700 Fragen für die KGQA-Komponente.
• Eine Sammlung wissenschaftlicher Behauptungen für die SCV-Aufgabe.

Diese Daten wurden aus verschiedenen vertrauenswürdigen biomedizinischen Quellen gesammelt, was uns ermöglicht hat, ein robustes Bewertungsframework zu erstellen.

#Erste Ergebnisse

Nach der Bewertung verschiedener KI-Agenten mit unserem Benchmark haben wir beobachtet, dass viele von ihnen Mühe hatten, die erwarteten Leistungsniveaus zu erreichen. Besonders hochmoderne Agenten haben oft Schwierigkeiten gehabt, die Daten im Wissensgraph genau zu verifizieren und wissenschaftliche Behauptungen zu verstehen.

#Einführung von BKGAgent

Um den Bewertungsprozess weiter zu verbessern, haben wir einen neuen Agenten namens BKGAgent eingeführt. Dies ist ein Multi-Agenten-System, das mit den notwendigen Komponenten ausgestattet ist, um effektiv mit Wissensgraphen und Literatur zu interagieren. Es besteht aus:

• Einem Teamleiter, der den Prozess verwaltet.
• Einem KG-Agenten, der für die Abfrage des Wissensgraphen verantwortlich ist.
• Einem Validierungsagenten, der mit der Überprüfung der Richtigkeit der abgerufenen Informationen beauftragt ist.

#Leistungsevaluation

Wir haben rigorose Tests an verschiedenen KI-Agenten in unserem Benchmark durchgeführt, wobei wir uns auf ihre Fähigkeit konzentriert haben, sowohl die KGQA- als auch die SCV-Aufgaben zu erfüllen. Die Ergebnisse zeigten erhebliche Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Agenten und machten die Notwendigkeit unserer neuen Bewertungsmethode deutlich.

#Fazit

Während KI weiterhin eine zentrale Rolle in der biomedizinischen Forschung spielt, ist es entscheidend, ihre Fähigkeiten richtig zu bewerten. Unser KGCheck-Benchmark stellt einen Schritt nach vorn dar, um zu verstehen, wie gut KI-Agenten Forschern helfen können. Durch systematische Tests ihrer Fähigkeiten, Wissen abzurufen und zu validieren, können wir ihren Nutzen in wissenschaftlichen Bestrebungen besser einschätzen.

#Zukunftsarbeit

Für die Zukunft planen wir, das KGCheck-Framework weiter zu verfeinern, um noch detailliertere Bewertungen von KI-Agenten zu ermöglichen. Unser Ziel ist es, ihnen zu ermöglichen, Fehler in Echtzeit kontinuierlich zu korrigieren und so ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Weitere Anpassungen könnten die Integration zusätzlicher Datenbanken, die Erweiterung des Umfangs von Ansprüchen und die Erkundung beinhalten, wie diese Agenten autonom Ungenauigkeiten in Wissensgraphen identifizieren und beheben können.

#Schlussbemerkungen

Indem wir die Lücke zwischen Literaturüberprüfung und Wissensgraph-Interaktion überbrücken, verspricht unser vorgeschlagener Benchmark, die Rolle der KI in der biomedizinischen Wissenschaft zu verbessern. Während sich das Feld weiterentwickelt, müssen auch unsere Bewertungswerkzeuge weiterentwickelt werden, um sicherzustellen, dass KI Wissenschaftler effektiv in ihrem Streben nach Wissen unterstützen kann.