Para peneliti mengusulkan Penyelarasan Neurosimbolik, sebuah kerangka kerja pada saat pelatihan yang menggabungkan LLM klinis 7B dengan Model Dunia Fisiologis berbasis HGNN untuk meningkatkan keamanan dalam penalaran klinis generatif. Metode ini menggunakan pengetahuan fisiologis terstruktur dari grafik pengetahuan biomedis 847K-node untuk menilai kandidat respons dan mendorong pembaruan ORPO on-policy secara iteratif.
- Meningkatkan Benchmark Keamanan Klinis (CSS) dari 69,5% menjadi 90,8%, dengan peningkatan 21,3 poin persentase dibandingkan ORPO standar.
- Mengurangi tingkat rekomendasi berbahaya yang dievaluasi oleh dokter (HR) dari 14,1% menjadi 5,1% pada subset buta.
- Meningkatkan skor Deteksi Interaksi Obat (DID) dari 72,8% menjadi 91,6%.
- Melebihi GPT-4 (5-shot) pada semua metrik keamanan meskipun memiliki parameter 10x lebih sedikit.
- Mengungguli pipa koreksi diri pada saat inferensi (SFT+SelfCorrect) dengan selisih 11,4 poin persentase dalam CSS.
Para penulis menyimpulkan bahwa landasan fisiologis pada saat pelatihan menghasilkan peningkatan keamanan yang terukur dan dapat diverifikasi secara independen pada LLM klinis bobot terbuka, meskipun validasi eksternal pada data klinis nyata diperlukan untuk mengonfirmasi kemampuan transfer ke pengaturan penerapan.