Los pacientes ancianos a menudo experimentan multimorbilidad y polifarmacia a largo plazo, lo que convierte la seguridad de los medicamentos en un desafío crítico en la gestión de enfermedades. En China, el uso concurrente de medicamentos occidentales y medicamentos chinos patentados (PCMs) complica aún más este problema, ya que las posibles interacciones entre medicamentos a menudo son implícitas, aumentando los riesgos para los adultos mayores fisiológicamente vulnerables. Aunque los sistemas de respuesta a preguntas médicas basados en modelos de lenguaje grande se han adoptado ampliamente, siguen siendo propensos a resultados inseguros en contextos relacionados con medicamentos. Los marcos existentes de generación aumentada por recuperación (RAG) suelen depender de estrategias de recuperación estáticas, limitando su capacidad para asignar adecuadamente los esfuerzos de recuperación y verificación en diferentes tipos de preguntas. Este artículo propone FusionGraphRAG, un marco RAG adaptativo para la gestión de enfermedades geriátricas. El marco emplea un enrutamiento basado en la clasificación de consultas para distinguir preguntas por complejidad y relevancia de medicamentos; integra una alineación de conocimiento de doble granularidad para conectar entidades médicas de alta precisión con conocimiento contextual de nivel superior en enfermedades, medicamentos y orientación sobre el estilo de vida; e incorpora la detección explícita de contradicciones para escenarios de medicamentos de alto riesgo. Los experimentos en el conjunto de datos GeriatricHealthQA (derivado del corpus Huatuo) indican que FusionGraphRAG logra un Recall de Seguridad del 71.7%. El análisis comparativo demuestra que el marco mejora la precisión de recuperación y las capacidades de interceptación de riesgos en comparación con las líneas base mejoradas por gráficos existentes, particularmente en la identificación de conflictos farmacológicos implícitos. Los resultados indican que el marco apoya una respuesta a preguntas médicas geriátricas más confiable mientras proporciona una verificación de seguridad mejorada para el razonamiento relacionado con medicamentos.