Cell Rep Med | 王光宇/刘晓鸿/吴松等团队提出基于大语言模型的生物医学知识抽取统一框架

生物医学知识 广泛存在于 科 研文献、 临床 电子 病历 等海量 非结构化文本中 ， 如何 从中快速抽取疾病、药物、基因等实体及其关系，并 将这些信息转化为可计算 、 可复用的结构化知识，是 推动 生物医学 发现和临床智能应用 的 重要基础 。 近年来，大语言模型（ Large Language Models , L LMs ）的快速发展为 生物医学信息 抽取（ Biomedical Information Extraction, BIE ） 带来了新的机会。然而，现有 BIE 数据集高度异构且碎片化， 不同数据集 的注释标准 存在显著差异。这种异构性不仅限制了不同数据集的 统一 利用，也使得现有 LLMs 难以 跨越 不同标注规范 ，在 未见过的生物医学领域 中 实现 稳 定 泛化。

近日，北京邮电大学 王光宇教授 团队与深圳大学附属华南医院 刘晓鸿教授 、 吴松教授 团队 在 Cell Reports Medicine 上发表题为 A unified framework and benchmark for generalizable biomedical knowledge extraction and applications with large language models 的 研究工作 。本研究提出了一种统一信息抽取框架InfoFlowEX，通过本体引导的数据对齐，将40个异构BIE数据集整合为统一的BIE-Corpus，并通过任务条件化指令微调，使LLM能够精确理解各类生物医学实体的含义与提取规则，从而提升模型在异构生物医学语料中的适应性与泛化能力。

首先，为解决 不同 BIE 数据集之间的 语义和标注差异 ，团队构建了一套 本体引导的 自动化数据 整合 流程 （ O ntology-guided A lignment ） ， 将来自 不同 领域、遵循不同标注规范 的生物医学 数据 映射 到统一语义空间 。在此基础上， 将 40 个 异构 BIE 数据集整合为一个 大规模、多领域的基准语料库 BIE-Corpus （囊括 18.4 万 条 样本、超过 62.6 万个实体 、及 28 种标准化的实体和 关系类型），为不同 LLM 的生物医学信息抽取能力提供了标准化的训练和评测基准 。

进一步地 ， 团队提出任务条件化 S chema 指令微调策略 （ T ask -conditioned S chema I nstruction T uning ） 。 不 同于仅向 LLM 提供简单的 标 签名称， 该方法将 生物医学 实体和关系的 类别定义、标注指南以及 典型 示 例 编码为统一的代码表示 ， 并 根据 具体 任务动态选择相关的 S chema 来 组合生成 任务 指令 。这使得 LLM 能够理解不同生物医学概念的 语义边界和抽取规则， 从而 更有效地适应新的数据集和生物医学 领域 。

最后，团队在 三个 具有代表性的 生物医学 应用 场景中， 对 InfoFlowEX 进行了全面评估：（ 1 ） 在生物医学问答中， InfoFlowEX 能够从文献中 提取细粒度实体 ，为证据检索提供更加精准的结构化线索 ，从而更好地支撑下游问答系统。 （ 2 ） 在真实世界 临床 电子病历 中， InfoFlowEX 能够将分散在临床文本中的关键信息转化为 结构化临床 特征 ， 并进一步增强 跨科室 疾病 诊断 。 （ 3 ） 在知识图谱 构建 中， InfoFlowEX 则 能够从 持续更新的生物医学 文献中 发现 新的 知识关联 （如新发现的 IL-6 与 JAK2 关联，并以此生成了 IL-6 与 CCL2 存在潜在协同作用的科学假设）， 从而支持知识图谱的可持续动态扩展 。

实验结果 表明， InfoFlowEX 能够 以较少的任务特定定制，实现 LLM 在不同 生物医学 任务和真实 应用场景 中的稳定适配与性能提升。这表明，统一的数据资源和 S chema 语义表示能够有效突破现有生物医学信息抽取中的数据异构壁垒，推动 LLM 从针对单一数据集的任务定制，走向跨数据集、跨领域、跨应用的生物医学知识抽取。

北京邮电大学兰武洋博士与张思琦博士为该论文的共同第一作者 ， 北京邮电大学 王光宇教授 、 深圳大学附属华南医院 刘晓鸿教授 、 吴松教授 为 该论文的 通讯作者。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2026.102975

制版人：十一

学术合作组织

（*排名不分先后）

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