チーム陸離
Team Recre
Knowledge Graph-Grounded
Medical AI
Connected
Evidence
Features
Knowledge Graph Database
約4000万本の医学論文のデータから論文の関係性に基づくナレッジグラフデータベースを作成
論文単体の点としての評価だけではなく、
文脈も考慮した時空間的なつながりを評価
Core Article Identification
生成されたサブグラフ内から
その領域において影響力を持ち、
議論の結節点となっている中核論文を特定する
Question-Based Subgraph
ナレッジグラフデータベースからユーザーの質問に
関連するサブグラフを動的に生成
既存のシステムでは不可能な質問領域における、
『知識の島』を俯瞰可能とする
Dynamic Graph RAG
中核論文をLLMに提供
結果として確度の高い資料から回答を生成させ、
ハルシネーションのリスクを低減する
Product Differention
The Problem
日々更新される膨大な医学論文。最新の知見をキャッチアップしたくとも、その全てに目を通し、真偽を検証する時間を確保することはもはや物理的に不可能です。
汎用LLMはハルシネーションやソースとなる情報源の不足により、信頼性に欠けています。多くのキーワード検索は語の一致や意味的な類似性のみの検索であり、ノイズとなるような情報が含まれます。
つまり、既存のシステムを組み合わせるだけでは真に
重要な情報に辿り着くことはできません。
私たちは、キーワード検索では到達できない
『信頼できる情報』へ、最短時間でアクセスする
ソリューションを提供します。
Solutions
私たちが提供するのは、単なる効率化ツールではありません。
医学論文データベースから論文間のConnectivity（つながり）を解析することで、
人の主観に依存しない独自のKnowledge Graph Databaseを構築しています。
システムはユーザーからの質問を元に、
この巨大なネットワークから必要な部分のみを有機的に再構成。
ノイズを削ぎ落として、真に読むべき中核的な論文を抽出します。
構造化されたネットワークをLLMが読み解くことで、
信頼できるエビデンスに基づいた回答を即座に生成します。
「探す時間」を終わらせ、「知見を深める時間」を創出する。
それが、私たちのテクノロジーによる解答です。
