基於動態實體替換和遮罩策略 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型的肝癌知識圖譜構建

核心概念

本文提出了一種基於動態實體替換和遮罩策略 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型的肝癌知識圖譜構建方法，旨在從中文電子病歷和線上醫學資源中提取實體、建立關係，並構建一個全面的肝癌知識圖譜，以輔助醫生進行診斷和治療。

摘要

論文概述

本研究論文旨在構建一個針對肝癌的知識圖譜，以解決醫生在診斷和治療肝癌過程中面臨的挑戰。研究團隊利用中文電子病歷 (EMR)、專業醫學網站 www.XYWY.com 以及臨床醫學詞彙規範 (CCMT) 等結構化數據，開發了一套系統性的知識圖譜構建流程。

研究方法

1. 概念層設計: 根據 www.XYWY.com 和臨床醫生的經驗知識，將概念層劃分為八個類別：病人、檢查、症狀、疾病、病情、手術、治療和身體。
2. 數據預處理: 將 EMR 轉換為可讀寫的文本格式，並進行句子重組和字數限制。
3. 實體識別: 採用基於深度學習的 DERM-RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型，從 EMR 中提取實體，例如疾病、症狀、病人狀況、治療方案、檢查信息和手術記錄。
4. 知識融合: 利用 TF-IDF 方法進行實體對齊，將 EMR 中的實體與 www.XYWY.com 知識庫中的實體進行匹配和融合，以解決實體記錄不一致的問題。
5. 知識圖譜構建: 使用 Neo4j 圖數據庫構建肝癌知識圖譜，並通過 Cypher 語言進行語義查詢和數據分析。

研究結果

本研究成功構建了一個包含 12 種類型實體、共計 46,365 個實體和 296,655 個三元組的肝癌知識圖譜。實驗結果表明，DERM-RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型在實體識別方面表現出色，F1 值達到 94.65%，相較於基準模型提升了 4.3%。

研究意義

本研究構建的肝癌知識圖譜可以應用於多個方面，例如：

• 篩選肝癌患者的基本疾病: 通過知識圖譜中的三元組關係，可以快速查詢與患者疾病相關的潛在併發症，幫助醫生制定更有效的治療方案。
• 輔助診斷和治療: 醫生可以利用知識圖譜查詢特定疾病的症狀、治療方法、預後等信息，為臨床決策提供參考。
• 支持醫學研究: 研究人員可以利用知識圖譜進行數據挖掘和分析，探索疾病發病機制、治療方案優化等方面的研究。

研究局限與展望

本研究仍存在一些局限性，例如：

• 數據來源單一，主要來自單一醫院的 EMR 和單一醫學網站，未來可以考慮整合更多數據源，提高知識圖譜的覆蓋度和準確性。
• 實體關係的挖掘仍不夠深入，未來可以探索更複雜的關係抽取方法，構建更豐富的知識圖譜。

總之，本研究為肝癌知識圖譜的構建提供了一種有效的方法，並展示了其在輔助診斷、治療和醫學研究方面的潛力。未來，隨著數據量的增加和技術的進步，肝癌知識圖譜將在臨床實踐中發揮更大的作用。

統計資料

肝癌知識圖譜包含 12 種類型的實體，共計 46,365 個實體和 296,655 個三元組。
DERM-RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型的 F1 值達到 94.65%，相較於基準模型提升了 4.3%。
研究團隊使用了 310 份來自南方醫科大學珠江醫院的肝癌患者非結構化電子病歷。

引述

"The Knowledge Graph (KG) was first proposed by Google [2] in 2012 as a structured knowledge representation of real-world entities and the relationships between them as graphical structures."
"Our work on constructing liver cancer KG from CEMRs distinguishes itself from previous efforts in several key aspects: 1) It introduces the first knowledge graph specifically tailored for liver cancer, diverging from the general medical knowledge graphs typically seen in prior research; 2) involving normalizing and interconnecting entities like diseases, treatments, and surgeries in CEMRs with online medical knowledge bases; and 3) adding the downstream applications of the knowledge graph, rather than focusing only on the specific steps of construction KG as in previous work."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Liver Cancer Knowledge Graph Construction based on dynamic entity replacement and masking strategies RoBERTa-BiLSTM-CRF model

by YiChi Zhang,... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18090.pdf

深入探究

如何將該肝癌知識圖譜與其他醫學知識圖譜進行整合，構建一個更全面的醫學知識圖譜？

將該肝癌知識圖譜與其他醫學知識圖譜整合，構建更全面的醫學知識圖譜，可以從以下幾個方面著手：

實體對齊（Entity Alignment）:

找出不同知識圖譜中表示相同醫學概念的實體，例如：肝癌知識圖譜中的"肝細胞癌"與腫瘤學知識圖譜中的"HCC"都指向同一種疾病。
可以利用實體的屬性信息（例如：疾病描述、ICD編碼等）以及圖譜結構信息（例如：與其他實體的關係）進行相似度計算，進而實現實體對齊。
常用的方法包括：基於字符串相似度的匹配、基於向量嵌入的匹配、基於圖結構的匹配等。

關係鏈接（Relation Linking）:

在不同知識圖譜間建立關係，例如：肝癌知識圖譜中的"治療方案"可以鏈接到藥物知識圖譜中的具體藥物信息，或者鏈接到手術知識圖譜中的手術方案。
可以通過關係類型匹配、關係路徑推理等方法實現關係鏈接。

知識融合（Knowledge Fusion）:

將不同知識圖譜中互補的信息融合到一起，例如：將肝癌知識圖譜中的疾病症狀信息與中醫知識圖譜中的中醫證候信息進行融合，可以為中西醫結合治療提供參考。
知識融合需要解決知識衝突、知識冗餘等問題，常用的方法包括：基於規則的融合、基於統計的融合、基於機器學習的融合等。

此外，構建更全面的醫學知識圖譜還需要考慮：

數據標準化: 統一不同知識圖譜的數據格式、術語規範等，例如：使用統一的醫學詞彙表（UMLS）對醫學術語進行標準化。
知識推理: 利用知識圖譜的推理能力，發現隱含的醫學知識，例如：通過疾病的共病關係，預測患者可能患有的其他疾病。

該研究主要關注肝癌，未來是否可以將該方法應用於其他疾病的知識圖譜構建？

是的，該研究提出的方法具有一定的普適性，可以應用於其他疾病的知識圖譜構建。
該研究的核心方法包括：

基於深度學習的命名實體識別: 利用 RoBERTa-BiLSTM-CRF 模型從電子病歷中提取疾病、症狀、檢查、治療等醫學實體。這種方法適用於任何疾病的電子病歷數據。
動態實體替換和掩碼策略 (DERM): 通過動態替換和掩碼實體，可以擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力，這對於其他疾病的知識圖譜構建同樣有效。
知識融合: 利用 TF-IDF 方法將電子病歷數據與醫學網站數據進行融合，可以豐富知識圖譜的內容。這種方法可以應用於任何具有結構化或半結構化數據的醫學知識來源。

因此，可以將該研究的方法遷移到其他疾病的知識圖譜構建中，只需根據具體疾病的特點對模型進行微調，例如：

調整實體類型: 根據目標疾病的特點，調整需要識別的醫學實體類型。
更新醫學詞典: 使用目標疾病相關的醫學詞典，提高實體識別的準確率。
整合其他數據源: 根據需要，整合其他數據源，例如：醫學文獻、臨床指南等。

隨著人工智能技術的發展，知識圖譜在醫療領域的應用前景如何？

隨著人工智能技術的發展，知識圖譜在醫療領域的應用前景十分廣闊，將在以下方面發揮越來越重要的作用：

輔助診斷:

整合患者病歷、醫學文獻、臨床指南等信息，構建患者的疾病知識圖譜，為醫生提供診斷依據。
利用知識推理，發現潛在的疾病關聯，提醒醫生注意罕見疾病或并发症。

個性化治療:

根據患者的基因信息、病史、藥物反應等信息，制定個性化的治療方案。
利用知識圖譜，分析藥物之間的相互作用，避免藥物配伍禁忌。

藥物研發:

利用知識圖譜，發現新的藥物靶點，加速藥物研發進程。
分析藥物的臨床試驗數據，評估藥物的療效和安全性。

醫學研究:

利用知識圖譜，挖掘醫學數據中的隱含規律，為醫學研究提供新的思路。
整合不同來源的醫學數據，構建更全面的醫學知識庫，為醫學研究提供數據支持。

總之，知識圖譜作為一種強大的知識表示和推理工具，將在人工智能與醫療健康的深度融合中扮演越來越重要的角色，為醫療領域帶來革命性的變化。