GRAPHCARE：双向图神经网络 + 个性化知识图谱 + 大模型，打开医疗保健预测领域之门

GRAPHCARE：双向图神经网络 + 个性化知识图谱 + 大模型，医疗保健预测领域

关系图
双向图神经网络
个性化知识图谱
GRAPHCARE框架
创意视角

如果取消双向图神经网络，直接用医学大模型分析，还能做医疗保健预测领域吗？
使用双向图神经网络（BAT GNN）
直接使用医学大模型
对比

论文：GRAPHCARE: ENHANCING HEALTHCARE PREDICTIONS WITH PERSONALIZED KNOWLEDGE GRA

关系图

GRAPHCARE框架是一种先进的医疗预测系统，它通过结合患者的电子健康记录（EHR）和丰富的医学知识图谱来提供个性化的医疗预测。下面我将详细介绍这个框架的工作原理和各个组成部分。

首先，GRAPHCARE框架的核心是构建患者特定的知识图谱，这些图谱基于两个主要来源：大型语言模型（LLMs）和现有的外部生物医学知识图谱。

大型语言模型能够从海量的生物医学文献中提取关键的医学知识，而外部知识图谱则提供了一个结构化的信息网络，包含了众多医疗概念及其相互关系。

知识提取是框架中的第一步，它通过两种方式进行：

LLMs提取：利用大型语言模型从开放世界数据中提取医学知识。
子图采样：从现有的生物医学知识图谱中采样相关子图，以补充和丰富知识库。

接下来，这些知识需要经过节点和边聚类来精炼，这一步骤通过计算节点和边的相似性，将相似的节点和边聚集在一起，形成一个更加紧凑和有意义的知识结构。

一旦我们有了精炼后的知识图谱，下一步就是个性化知识图谱组合。

这一步骤将不同的医疗概念，如疾病、治疗和药物，与患者的具体医疗记录相结合，形成一个全面的患者特定图谱。

为了使这个图谱对预测有用，GRAPHCARE框架采用了一种特殊的图神经网络——BAT图神经网络。

这个网络使用双注意力机制来识别和突出图中最重要的节点和关系，这些节点和关系对于预测患者的健康状况至关重要。

在患者图组成的过程中，框架不仅考虑了单个医疗事件，还将患者的多次医疗访问连接起来，形成一个随时间变化的动态图谱。这种考虑时间序列的方法使模型能够捕捉到患者健康状况的长期趋势和短期变化。

此外，GRAPHCARE框架还涉及到患者表示学习，它通过三种方式来表示患者信息：

患者节点：直接与患者的医疗记录相连的节点。
患者图：通过图谱中的节点和边来综合表示患者的整体医疗情况。
联合嵌入：将患者节点和患者图的信息结合起来，形成一个更全面的表示。

最后，所有这些信息都被输入到一个多任务学习模型中，该模型可以同时处理多个医疗预测任务，如死亡率预测、再入院预测、住院时间预测和药物推荐等。

通过这种方式，GRAPHCARE框架能够提供一个综合考虑患者历史、当前状况和医学知识深度的个性化医疗预测服务，帮助医生和医疗专业人员做出更准确和及时的医疗决策。

双向图神经网络

BAT图神经网络是GRAPHCARE框架中用于医疗预测的核心组件。

它通过以下步骤实现对患者个性化知识图谱的深入分析：

双注意力机制：BAT GNN利用“双注意力机制”，包括“节点级注意力”和“访问级注意力”，以突出患者图中关键的医疗事件和节点。
图卷积层：模型采用“图卷积层”来更新节点表示，该层结合了注意力权重和边权重，允许模型学习患者电子健康记录数据的丰富表示。
注意力初始化：为了提高模型的收敛速度和预测准确性，BAT GNN使用基于大型语言模型的“注意力初始化”方法，将先验知识融入到注意力权重的初始化中。
患者表示学习：BAT GNN能够通过三种类型的患者表示——“患者节点”、“患者图”和“联合嵌入”——来处理多种医疗保健预测任务。
多任务学习：模型通过“多任务学习”框架，能够同时对死亡率、再入院、住院时间（LOS）和药物推荐等关键医疗保健预测任务进行训练和预测。

个性化知识图谱

个性化知识图谱是GRAPHCARE框架中的一个关键组成部分，它通过以下步骤从患者电子健康记录（EHR）数据中生成：

概念特定知识图谱生成：首先，GRAPHCARE通过从大型语言模型（LLMs）和现有的生物医学知识图谱中提取知识，为每个医疗概念生成“概念特定知识图谱”。
节点和边聚类：接下来，GRAPHCARE对所有生成的概念特定知识图谱中的节点和边进行“节点和边聚类”，以创建一个更聚合的知识图谱。
个性化知识图谱组合：然后，GRAPHCARE通过合并与患者相关的所有概念特定知识图谱，并结合患者的顺序访问数据，构建每个患者的“个性化知识图谱”。
患者图组成：最后，GRAPHCARE将个性化知识图谱与患者的医疗事件相结合，形成一个包含时间序列数据的“患者图”，这个图谱能够反映患者的医疗历程和健康状况。

通过上述步骤，GRAPHCARE能够为每个患者生成一个全面、个性化的知识图谱，该图谱随后被用于BAT GNN进行精确的医疗预测。

GRAPHCARE框架

概念特定知识图谱生成：
假设我们有一个患者，其医疗记录中包含“糖尿病”和“高血压”两种疾病，以及“胰岛素治疗”这一治疗程序。首先，GRAPHCARE会为“糖尿病”和“高血压”这两个医疗概念各自生成一个概念特定知识图谱。这通过从大型语言模型（LLM）中提取相关知识，以及从现有的医学知识图谱中采样子图来完成。
节点和边聚类：
接下来，系统对这些知识图谱中的节点（如疾病、治疗方式）和边（如疾病与治疗方式之间的关系）进行聚类，以创建更为综合的表示，并简化知识图谱的结构。
患者图组合：
然后，GRAPHCARE将这些概念特定知识图谱与患者具体的医疗事件（如药物使用记录、病情进展）结合起来，构建出一个患者特定的图谱。这个图谱不仅包含患者的当前状况，还包含其医疗历史。
患者图的时序性：
考虑到患者可能有多次就诊记录，GRAPHCARE会将这些记录按照时间顺序整合到患者图中，形成一个包含时间序列数据的动态图谱。
双注意力增强GNN模型应用：
利用患者图，GRAPHCARE采用双注意力增强的图神经网络模型进行分析。这个模型会识别出患者图中最重要的节点和访问记录，例如，对于糖尿病患者，模型可能会特别关注与血糖控制相关的节点。
患者表示学习：
系统会从患者图中学习到三种类型的患者表示：患者节点嵌入可能关注于患者的基本信息；患者图嵌入可能包含患者整体医疗状况的表示；联合嵌入则可能结合了上述两种信息。
医疗预测：
最后，基于这些患者表示，GRAPHCARE可以进行多种医疗预测任务，例如预测患者未来30天内的再入院风险、估计患者的住院时间、推荐合适的药物等。