Hybrid RAG-empowered Multi-modal LLM for Secure Healthcare Data Management: A Diffusion-based Contract Theory Approach

安全的数据管理和有效的数据共享已经成为快速发展的医疗保健领域中至关重要的问题。生成式人工智能的进步使得多模态大型语言模型（MLLMs）成为管理医疗保健数据的关键工具。MLLMs可以支持多模态输入，并通过利用大规模训练大量多模态数据来生成各种类型的内容。然而，在开发医疗MLLMs方面仍存在关键挑战，包括医疗保健数据安全和新鲜度问题，这些问题影响了MLLMs的输出质量。在本文中，我们提出了一个混合检索增强生成（RAG）的医疗MLLMs框架，用于医疗保健数据管理。该框架利用分层交叉链体系结构来促进安全数据训练。此外，它通过混合RAG来增强MLLMs的输出质量，该方法利用多模态指标来过滤各种单模态RAG结果，并将这些检索结果作为MLLMs的附加输入。此外，我们利用信息年龄来间接评估MLLMs的数据新鲜度影响，并利用合同理论来激励医疗保健数据持有者共享新鲜数据，缓解数据共享中的信息不对称问题。最后，我们利用基于生成扩散模型的强化学习算法来确定有效数据共享的最佳合同。数值结果证明了所提出方案的有效性，实现了安全高效的医疗保健数据管理。

本论文旨在解决医疗健康数据管理中的安全性和数据新鲜度问题，提出了一种基于Retrieval-Augmented Generation（RAG）的医疗多模态大语言模型（MLLMs）框架。

该框架采用分层交叉链体系结构以促进安全数据训练，并通过混合RAG增强MLLMs的输出质量，利用多模态指标过滤各种单模态RAG结果并将这些检索结果作为MLLMs的额外输入。

论文还使用信息新鲜度评估数据新鲜度影响，并利用合同理论激励医疗数据持有者共享新鲜数据，缓解数据共享中的信息不对称问题。此外，论文还使用基于生成扩散模型的强化学习算法来识别高效数据共享的最佳合同。

最近的相关研究包括利用MLLMs进行医疗数据管理和利用RAG增强自然语言生成等方面的研究。