医疗领域的特殊解决方案：
- Data preparation：将医学文献/指南转化为符合
resources/examples/raw_demo.jsonl格式的JSONL文件，建议每个病例包含:临床表现、检查指标、诊断依据等字段。 - 专项配置::
- set upece_threshold=0.08（严苛阈值）识别罕见病知识盲点
– 采用sampling_hops=3捕获病症-检查-治疗的完整链条
- utilizationstyle=medical生成符合循证医学规范的问答 - Generate validation：通过Gradio界面的实时预览功能，添加医学专家复核环节。典型输出示例：
"Q: 患者出现A、B症状应考虑哪些鉴别诊断？nA: 首要考虑X病（支持点1、2），其次排查Y病（需进行C检查）..." - model training：建议使用Qwen-72B等大模型，配合生成的SFT数据微调，重点监控罕见病案例的准确率提升。
上海某三甲医院测试显示，该方法使诊断模型在长尾病症的F1值提升29%。
This answer comes from the articleGraphGen: Fine-tuning Language Models Using Knowledge Graphs to Generate Synthetic DataThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在医疗AI开发中如何应用GraphGen提升诊断模型准确率？
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