医疗行业的数字化带来了大量电子病历数据的积累，这些数据包含了有关患者、治疗等有价值的信息。根据这些数据开发出了一些机器学习模型，并通过一些预测任务展示了优化患者治疗和资源分配的巨大潜力。
为了提升预测效能并将专家知识与数据见解相结合，采用临床知识图谱(KGs)来补充电子病历建模。这些知识图谱代表了医学概念(如诊断、治疗、药物)及其关系，从而能够有效地学习范式和依赖关系。然而，现有的方法主要侧重于简单的层次关系，而不是利用生物医学实体之间的全面关系，尽管整合了来自已有的生物医学知识库的有价值的情境信息。此外，大语言模型（LLM），如GPT，在网络规模的生物医学文献上进行了预训练，可以作为提取临床知识的替代资源，因为它们在开放世界数据上具有卓越的推理能力。现有的大量研究表明，它们具有作为知识库的潜在用途。
但传统的医疗预测方法通常依赖于静态的数据集和通用的模型，难以捕捉到个体患者的独特特征和动态变化。为了解决这个问题，本文作者提出了一个称之为“图谱医疗”的框架，旨在利用个性化知识图谱来强化和优化医疗预测。“图谱医疗”框架主要由三个部分组成：数据集成、知识图谱构建和预测模型。首先，数据集成模块收集和整合来自不同来源的医疗数据，包括电子病历、基因数据和可穿戴设备数据等。然后，知识图谱构建模块利用这些数据创建个性化的知识图谱，每个图谱代表一个患者的医疗史、健康状态和行为模式等信息。最后，预测模型利用这些知识图谱进行医疗预测，例如疾病诊断、治疗效果预测和健康风险评估等。
“图谱医疗”框架的核心是个性化知识图谱。这些图谱利用图论和知识表示技术来表示患者的医疗信息，每个图谱由一组节点和边组成。节点代表医疗概念，例如疾病、症状、药物和治疗等，而边代表这些概念之间的关系，例如因果关系、相关性和相似性等。通过这种方式，个性化知识图谱可以捕捉到患者的独特特征和动态变化，为医疗预测提供更准确和个性化的信息。“图谱医疗”框架使用了多种预测模型，包括基于图论的模型、深度学习模型和传统的机器学习模型等。这些模型利用个性化知识图谱进行医疗预测。实验结果表明，“图谱医疗”框架在多个医疗预测任务中取得了显著的性能提升，尤其是在疾病诊断和治疗效果预测方面。
“图谱医疗”框架具有多个优势。首先，它可以提供个性化的医疗预测，提高预测准确性和有效性。其次，它可以捕捉到患者的动态变化和独特特征，提高医疗决策的质量。最后，它可以整合来自不同来源的医疗数据，提高数据的利用率和价值。“图谱医疗”框架可以应用于多个医疗领域，包括疾病诊断、治疗效果预测、健康风险评估和药物发现等。总之，“图谱医疗”框架是一种利用个性化知识图谱增强医疗预测的新方法。通过创建个性化的知识图谱和利用多种预测模型，“图谱医疗”框架可以提供更准确和个性化的医疗预测。实验结果表明，“图谱医疗”框架在多个医疗预测任务中取得了显著的性能提升。“图谱医疗”框架具有广泛的应用前景，可以应用于多个医疗领域，进而提高医疗决策的质量和患者的健康水平。
发布时间：2024-08-07 
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