医疗保健知识图谱&大模型综述：资源、应用与前景-Emory，Michigan大学等

知识图谱科技 · 公众号 · · 2025-02-07 11:32

正文

摘要

目的：本综述旨在全面概述当前医疗保健知识图谱（HKGs）的现状，包括其构建、利用模式以及在各种医疗保健和生物医学研究领域的应用。

方法：我们全面分析了关于人类知识图谱（HKGs）的现有文献，涵盖了它们的构建方法、使用技术以及在基础科学研究、药物研发、临床决策支持和公共卫生中的应用。综述包括无模型和有模型的利用方法，以及HKGs与大型语言模型（LLMs）的整合。

结果：我们在Google Scholar上搜索了关于HKGs的相关论文，并将它们分为以下几个主题：HKG构建、HKG利用及其在各个领域的下游应用。我们还讨论了它们的特殊挑战和未来工作的前景。

讨论：综述强调HKGs通过整合多个领域的海量生物医学知识，对生物医学研究和临床实践产生重大影响的潜力。 H KGs与LLMs之间的协同作用为构建更全面知识图谱和提高医疗保健应用的准确性提供了有希望的机会。

结论：HKGs已成为构建医学知识的强大工具，在生物医学研究、临床决策和公共卫生方面有着广泛的应用。本调查作为未来HKGs领域研究和发展的路线图，突显了结合知识图谱与先进机器学习模型进行医疗保健转型的潜力。

[2306.04802] A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises

https://arxiv.org/abs/2306.04802

核心速览

研究背景

研究问题：这篇文章旨在全面回顾当前医疗知识图谱（Healthcare Knowledge Graphs, HKGs）的状态，包括其构建、利用模型以及在各个医疗和生物医学研究领域的应用。
研究难点：该问题的研究难点包括：处理异构和分布式的医疗数据资源，确保数据的完整性和一致性，以及将医疗知识图谱与大型语言模型（LLMs）有效集成。
相关工作：该问题的研究相关工作包括特定医疗任务的知识图谱构建，如药物发现、电子健康记录（EHR）预测和本体论，但这些工作通常缺乏跨医疗领域的整体视角。此外，一些研究仅集中于知识图谱的构建，而未探讨其在医疗应用中的知识利用。

研究方法

这篇论文提出了通过综合分析现有文献来全面回顾医疗知识图谱（HKGs）的方法。具体来说，

文献搜索与筛选：首先，使用Google Scholar进行相关文献的系统搜索，关键词包括“Healthcare Knowledge Graphs”、“Clinical Decision Support”、“Drug Repurposing”等。搜索结果经过去重和初步筛选后，保留175篇相关论文。
文献分类：将搜索到的文献分为三个主题：HKG构建、HKG利用及其在各个领域的下游应用。
构建技术：详细介绍了从开始构建HKG的多个步骤，包括确定范围与目标、数据收集、数据转换、实体与关系映射、链接填充和持续更新。
集成技术：讨论了通过整合多个HKG来构建更全面的图谱的技术，包括本体匹配、模式对齐、实体解析和冲突解决。
利用技术：介绍了无模型和有模型的HKG利用方法。无模型方法包括使用SPARQL、Cypher和GraphQL等查询语言进行数据检索和分析；有模型方法则涉及HKG嵌入、符号逻辑模型和结合逻辑规则的模型。

结果与分析

HKG构建：详细介绍了从开始构建HKG的步骤，包括数据收集、实体识别、关系提取和图谱完善。列出了现有的HKG资源及其节点类型和边类型。
HKG利用：展示了无模型和有模型利用HKG的方法。无模型方法通过查询语言实现数据检索和分析；有模型方法则通过HKG嵌入和符号逻辑模型进行复杂推理。
应用领域：详细讨论了HKG在基础科学研究、药物研发、临床决策支持和公共卫生等领域的应用。例如，在药物研发中，HKG用于药物设计、药物再利用和临床试验优化；在临床决策支持中，HKG用于疾病预测和治疗推荐。

总体结论

这篇论文全面回顾了当前医疗知识图谱（HKGs）的状态，涵盖了其构建、利用模型以及在各个医疗和生物医学研究领域的应用。通过综合分析现有文献，论文强调了HKGs在医疗研究和临床实践中的潜力，特别是在与大型语言模型集成方面的前景。论文为未来的研究和开发提供了宝贵的参考，指出了未来发展的关键方向，包括实时更新HKGs、处理高维数据、引入因果推理能力和多语言支持。

论文评价

优点与创新

全面性：这篇综述论文提供了对医疗保健知识图谱（HKGs）当前状态的全面概述，涵盖了它们的构建、利用模型以及在各个医疗保健和生物医学研究领域的应用。
多领域覆盖：论文不仅讨论了HKG的构建技术，还强调了它们在实际应用中的重要性，特别是在基础研究、药物研发、临床决策支持和公共卫生等多个领域。
模型融合：论文探讨了将HKGs与大型语言模型（LLMs）结合的可能性，展示了这种结合在提高医疗应用准确性和构建更全面知识图谱方面的潜力。
详细的分类：论文通过Google Scholar搜索相关文献，并将这些文献分类为HKG构建、HKG利用及其在各个领域的下游应用，提供了清晰的结构。
挑战与未来方向：论文详细讨论了HKGs在不同领域中面临的挑战，并提出了未来的研究方向，包括实时更新HKGs、处理高维数据以及结合因果推理能力等。
丰富的图表和表格：论文中包含了大量的图表和表格，帮助读者更好地理解HKG的构建过程、应用实例和挑战。

不足与反思

高维数据的表示：在基础研究中，论文提到将高维数据（如蛋白质结构）融入知识图谱存在困难，并且缺乏针对生物信息学任务的领域特定微调。
药物相关知识的表示不一致：在药物研发领域，论文指出药物相关知识的表示不一致以及将结构化知识图谱数据与非结构化LLM输出结合以辅助药物发现的挑战。
解释性和可靠性：在临床决策支持方面，论文提到确保预测的解释性和可靠性以及将实时临床数据与静态知识图谱进行动态决策的协调存在困难。
因果关系的建模：在公共卫生领域，论文指出使用知识图谱建模因果关系和整合人群级数据以进行实时监测存在限制。
实时更新和数据整合：论文提到未来的一个关键创新领域是设计框架，允许实时更新HKGs以包含最新的临床和研究数据，从而实现动态决策。
高维数据的计算和表示：开发者必须解决将高维数据（如基因组序列和蛋白质结构）融入HKGs时的计算和表示挑战，同时确保语义一致性。
因果推理能力：构建包含因果推理能力的HKGs可以显著增强其在理解复杂疾病机制和预测治疗结果方面的实用性。
从非结构化医学文献中提取领域特定见解：利用微调的LLMs从非结构化医学文献中提取领域特定见解并将其无缝融入HKGs的过程需要严格的验证流程，以确保信息的准确性和相关性。