کاربرد ترانسفورمرهای گراف در بهداشت و درمان

ترانسفورمرهای گراف (GTs) به طور فزاینده‌ای در مراقبت‌های بهداشتی به کار می‌روند تا از توانایی آنها در مدل‌سازی روابط پیچیده در داده‌های ساختار یافته گراف استفاده کنند. این شامل پرونده الکترونیک سلامت (EHRs)، توالی‌های زیست مولکولی، و تصویربرداری پزشکی است. در زیر خلاصه‌ای از برنامه‌های کاربردی آنها آمده است:

(1) پرونده الکترونیک سلامت (EHRs)

·         مدل GT-BEHRT: این رویکرد ترانسفورمرهای گراف را با مدل‌های مبتنی بر BERT ترکیب می‌کند تا تعبیه‌های بازدید زمانی را از EHR استخراج کند. این هم روابط گرافیکی بین مشاهدات پزشکی و هم روابط زمانی بین بازدیدها را به تصویر می‌کشد و به عملکرد پیشرفته‌ای در کارهای پیش‌بینی دست می‌یابد [2][5].

·         چالش‌ها: EHRها اغلب از پراکندگی بالا و داده‌های از دست رفته رنج می‌برند، که استخراج بازنمایی‌های زمانی معنی‌دار را به چالش می‌کشد. GTها با گرفتن ضمنی روابط گرافیکی ذاتی به کاهش این مسائل کمک می‌کنند [5].

(2) توصیه دارویی مدل G-BERT: این مدل شبکه‌های عصبی گراف (GNN) را با BERT برای توصیه دارویی یکپارچه می‌کند. از دانش سلسله مراتبی کدهای پزشکی استفاده می‌کند و با پیش‌آموزش داده‌های EHR از بیماران با یک بار ویزیت، به عملکردی پیشرفته دست می‌یابد [4].

(3) تشخیص بالینی و تولید گزارش مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر: ترانسفورمرها، از جمله GTها، برای تشخیص بالینی و تولید گزارش با تجزیه و تحلیل انواع داده‌های مراقبت‌های بهداشتی، از جمله EHR ساختار یافته، تصویربرداری پزشکی، و یادداشت‌های بالینی بدون ساختار استفاده می‌شوند [1][3].

(4) توالی‌های زیست مولکولی و سنتز دارو: ترانسفورمرهای گراف در توالی‌های زیست مولکولی: در حالی که ترانسفورمرها عمدتاً بر روی NLP و وظایف بینایی متمرکز هستند، می‌توان ترانسفورمرها را برای تجزیه و تحلیل توالی‌های زیست مولکولی (مانند پروتئین‌ها، DNA) و کمک به سنتز دارو با مدل‌سازی برهمکنش‌های مولکولی پیچیده تطبیق داد [1][3].

(5) ترانسفورمر هایپرگراف برای پیش‌بینی‌های بالینی: مدل‌های هایپرگراف: فراتر از روابط زوجی سنتی، ترانسفورمرهای هایپرگراف برای یادگیری مشترک بازنمایی‌های بازدیدها و کدهای پزشکی در EHR استفاده می‌شوند و وظایف پیش‌بینی بالینی را بهبود می‌بخشند [8].

چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده

(1) پراکندگی و کیفیت داده: EHRها اغلب داده‌های کمی دارند که می تواند بر عملکرد مدل تأثیر بگذارد. تکنیک‌هایی مانند آموزش پیش از آموزش و انتقال یادگیری به رفع این چالش کمک می‌کند.

(2) تفسیرپذیری و توضیح پذیری: درک اینکه چگونه GTها پیش‌بینی می‌کنند برای کاربردهای بالینی بسیار مهم است. توسعه مدل‌های قابل تفسیر بیشتر یک حوزه فعال تحقیق است.

(3) ادغام با روش‌های دیگر: کار آینده ممکن است شامل ادغام GTs با سایر روش‌های داده (مانند تصویربرداری، داده‌های ژنومی) برای افزایش قابلیت‌های پیش‌بینی در مراقبت‌های بهداشتی باشد.

نتیجه‌گیری

گراف ترانسفورمرها با بهبود بازنمایی و تجزیه و تحلیل انواع داده‌های پیچیده مانند EHR و توالی‌های بیومولکولی، پتانسیل قابل توجهی در مراقبت‌های بهداشتی نشان داده‌اند. توانایی آنها در گرفتن روابط محلی و سراسری آنها را به ویژه برای کارهایی مانند توصیه دارو و پیش‌بینی بالینی موثر می‌کند. با این حال، پرداختن به چالش‌هایی مانند پراکندگی داده‌ها و تفسیرپذیری مدل برای پذیرش گسترده آنها در برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی ضروری است.

[1] https://arxiv.org/abs/2307.00067

[2] https://openreview.net/pdf?id=pe0Vdv7rsL

[3] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38878555

[4] https://www.ijcai.org/proceedings/2019/825

[5] https://openreview.net/forum?id=pe0Vdv7rsL

[6] https://www.researchgate.net/publication/372074536_Transformers_in_Healthcare_A_Survey

[7] https://publications.eai.eu/index.php/phat/article/view/4285

[8] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10283128/