Существующие подходы с большими языковыми моделями (LLM) имеют пробел в знаниях и рассуждениях под ограничением затрат, часто прибегая к избыточным тестам. GraphDx предлагает два ключевых нововведения: автоматический конвейер для построения Медицинских Диагностических Графов Знаний (MDKG) с квантованной типичностью и атрибутами, и трёхагентную систему (Perception, Reasoning, Decision).
Эксперименты на MedQA и MIMIC-IV с использованием бэкбонов DeepSeek-V3, Kimi-k2 и Llama-3.3 показали значительное повышение точности диагностики и снижение затрат. Фреймворк предоставляет надёжное, экономичное и интерпретируемое решение для автоматизированной клинической диагностики.