شبکه‌های عصبی گراف در مراقبت‌های بهداشتی

در اینجا یک ترکیب سیستماتیک از بررسی و یافته‌های مرتبط در مورد کاربردهای GNN در مراقبت‌های بهداشتی ارائه شده است:

مرور سیستماتیک: شبکه‌های عصبی گراف در مراقبت‌های بهداشتی

تمرکز: پیشرفت‌های اخیر (2017-2024)، روندها و جهت‌گیری‌های آینده در برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر GNN، همانطور که توسط پاول و همکاران (2024) بیان شده و توسط مطالعات اخیر تأیید شده است.

1. کاربردهای کلیدی

الف. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی

- پیش‌بینی تجویز: مدل‌های ترکیبی (به عنوان مثال، RGNN که RNN و GNN را ترکیب می‌کند) از داده‌های زمانی بیمار و گراف‌های رویدادهای پزشکی برای پیش‌بینی تجویزهای دوره بعدی استفاده می‌کنند [1].

- توصیه پزشکی: GNNهای دوگانه تقویت‌شده با دانش[1] (KDGN) توجه در سطح تشخیص و سطح رویه را برای بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی ادغام می‌کنند [1]. - پیش‌بینی نارسایی قلبی: GNNها روی نمودارهای شباهت بیمار (مثلاً با استفاده از داده‌های MIMIC-III) در مقایسه با مدل‌های سنتی به عملکرد برتر (F1: 0.536، AUROC: 0.792) دست می‌یابند [5].

ب. تشخیص بیماری و زیرگروه‌بندی

- ارتباطات مولکولی: LR-GNN با استفاده از داده‌های زیست‌پزشکی ساختاریافته با گراف، تعاملات دارو-هدف و پیوندهای ژن-بیماری را پیش‌بینی می‌کند [1].

- دسته‌بندی شبکه مغز: GNEA (GNN با تجمیع‌کننده ELM) تجزیه و تحلیل اتصال مغز را برای اختلالاتی مانند آلزایمر بهبود می‌بخشد [1][4].

ج. شباهت بیمار و دسته‌بندی ریسک

- ساخت گراف: گراف‌های بیمار داده‌های جمعیت‌شناختی، تشخیصی و درمانی را برای خوشه‌بندی بیماران مشابه کدگذاری می‌کنند و شناسایی فنوتیپ را افزایش می‌دهند [3][5].

- پیش‌بینی ریسک: GNNها هنگام تجزیه و تحلیل گراف‌های مشتق شده از EHR، در F1-Score، 6.48٪ از مقادیر پایه بهتر عمل می‌کنند [3].

2. پیشرفت‌های روش‌شناختی

الف. تکنیک‌های ساخت گراف

- گراف‌های شباهت بیمار: با استفاده از KNN روی تعبیه‌های EHR (تشخیص‌ها، داروها) ساخته شده است [5].

- ادغام چندوجهی: داده‌های EHR، تصویربرداری و اومیکس را در ساختارهای گراف یکپارچه ترکیب کنید [2][4].

ب. معماری‌های مدل

- مکانیسم‌های توجه: ترنسفورمر‌های گراف[2] (GT) و GATها با برجسته کردن روابط حیاتی بیمار، قابلیت تفسیر را بهبود می‌بخشند [5][4].

- GNNهای پویا: داده‌های EHR زمانی را برای ردیابی پیشرفت بیماری ترکیب می‌کنند [2][4].

ج. استراتژی‌های آموزش

- توابع زیان: زیان کانونی و آنتروپی متقاطع وزنی، عدم تعادل کلاس را در مجموعه داده‌های بالینی برطرف می‌کنند [5].

- پیش‌آموزش: از یادگیری بدون نظارت روی گراف‌های EHR بزرگ برای افزایش عملکرد وظایف پایین‌دستی استفاده کنید [5].

3. روندها

- قابلیت تفسیر: وزن‌های توجه و معیارهای گراف (مثلاً مرکزیت) تصمیمات مدل را روشن می‌کنند و به اعتماد پزشک کمک می‌کنند [4][5].

- ادغام چندوجهی: تجزیه و تحلیل مشترک تصویربرداری، ژنومیک و پرونده‌های الکترونیکی سلامت از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی [2][4].

- استقرار در دنیای واقعی: تمرکز بر راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر برای گردش‌های کاری بالینی (مثلاً پیش‌بینی HTE، استخدام کارآزمایی) [2].

4. چالش‌ها

- کیفیت داده‌ها: سوگیری‌ها در کدگذاری ICD و ساخت گراف بر تعمیم‌پذیری مدل تأثیر می‌گذارند [3][5].

- هزینه‌های محاسباتی: گراف‌های بیمار در مقیاس بزرگ (مثلاً بیش از 100 هزار گره) به معماری‌های GNN کارآمد نیاز دارند [4][5].

- نگرانی‌های اخلاقی: خطرات حریم خصوصی در گراف‌های شباهت بیمار و انصاف الگوریتمی [2][3].

5. مسیرهای آینده

1. مدل‌سازی طولی: توسعه شبکه‌های عصبی نسل بعدی (GNN) زمانی برای ثبت مسیرهای بیماری [4][5].

2. گراف‌های بین سازمانی: یادگیری فدرال برای تجزیه و تحلیل پرونده‌های سلامت الکترونیکی چند سایتی با حفظ حریم خصوصی [2].

3. چارچوب‌های قابلیت توضیح: ابزارهای تجزیه و تحلیل بصری برای همکاری پزشک-هوش مصنوعی [5][4].

4. انطباق با مقررات: همسو کردن خروجی‌های GNN با دستورالعمل‌های بالینی (به عنوان مثال، HL7، FHIR) [1][2].

نتیجه‌گیری

GNNها با مدل‌سازی روابط پیچیده بیمار در پرونده‌های سلامت الکترونیکی، شبکه‌های مولکولی و اتصال مغز، مراقبت‌های بهداشتی را متحول می‌کنند. در حالی که چالش‌ها در ادغام داده‌ها و تفسیرپذیری همچنان ادامه دارد، پیشرفت‌ها در مکانیسم‌های توجه و ادغام چندوجهی، GNNها را به عنوان ابزارهای محوری برای پزشکی شخصی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده قرار می‌دهد. کارهای آینده باید مقیاس‌پذیری، هوش مصنوعی اخلاقی و ترجمه بالینی را برای تحقق پتانسیل کامل آنها در اولویت قرار دهند.

Key References:

- Paul et al. (2024): IEEE Access [1].

- Heart Failure Prediction with GT (arXiv, 2024) [5].

- Brain Connectivity GNNs (PMC, 2024) [4].

- Patient Similarity Graphs (PubMed, 2022) [3].

[1] https://www.semanticscholar.org/paper/A-Systematic-Review-of-Graph-Neural-Network-in-and-Paul-Saha/30027db6420ab5438dfd6e492e4e765928f5e52e

[2] https://scholars.duke.edu/individual/pub1530634

[3] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36100347/

[4] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11763835/

[5] https://arxiv.org/html/2411.19742v1

[6] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34699368/

[7] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0010482523006662