临床实践指南实施性促进研究之三：中医/中西医结合指南知识图谱框架设计

郭 静，司宜蓓，王永博，高 旷，黄 桥，李绪辉，阎思宇，王家莹，张 蓉，任相颖，靳英辉，商洪才

1. 南京中医药大学附属医院针灸康复科（南京 210029）

2. 武汉大学第二临床学院（武汉 430071）

3. 武汉大学中南医院循证与转化医学中心（武汉 430071）

4. 武汉大学计算机学院（武汉 430072）

5. 南京医科大学附属无锡人民医院药物临床试验机构办公室（江苏无锡 214000）

6. 湖北医药学院附属太和医院神经外科Ⅱ病区（湖北十堰 442000）

7. 河南大学护理与健康学院（河南开封 475000）

8. 北京中医药大学东直门医院中医内科学教育部重点实验室和北京市重点实验室（北京 100700）

临床实践指南是通过系统综述生成的证据以及对各种备选干预方式进行利弊评价之后提出的最优指导意见[1]，为临床决策提供参考，指导临床实践行为。在我国医疗系统中传统中医与西医并存，传统中医疗法约占总数的40%[2]，医疗工作者通过使用指南，以互补和安全的方式应用中医、西医以及中西医结合的循证建议[3]。指南的实施是证据转化的重要形式，临床实践指南存在的意义在于它的实施性[4]。然而目前指南的实施存在诸多不足，临床证据转化存在瓶颈。

近年来中医临床指南发布数量日益增多，但临床医生对中医指南的应用却较少[5]。一方面，指南中推荐意见无法解决临床中复杂的问题，临床医生为诊疗决策寻找证据时会因指南较为单一的证据链而放弃使用。另一方面，临床实践指南未直接转化成医疗决策建议，纸质版指南的内容无法被实时、准确查阅，面对同一问题多个指南的意见可能无法整合，很大程度上阻碍了指南在临床决策和实践中的可操作性[6]。此外，缺乏快速、智能、数字化的呈现方式也阻碍了指南的传播[7]。因此，基于指南构建数字化、智能化的辅助临床决策系统，将促进高质量指南的实施与传播，指南以知识图谱的形式展现是指南智能化的基础。

人工智能（artificial intelligence，AI）包括但不限于机器学习、表示学习、深度学习和自然语言处理等技术，在医学中运用此类技术的总体目标是使用计算机算法从数据中发现相关信息并协助临床决策[8]。AI技术，可用于生成临床诊断和辅助临床决策、进行风险预测和疾病分层，从而减少医疗失误率和提高临床效率[9]。知识图谱是人工智能的重要分支，其概念由Google于2012年提出，用于完善搜索引擎。知识图谱是一种典型的多边关系图，由节点（实体）和边（实体之间的关系）组成。目前知识图谱技术在医学领域主要用于临床决策支持系统、医疗智能语义搜索引擎、医疗问答系统、慢性疾病管理系统等[10]。采用知识图谱技术可将以往被动、定期审查指南的过程，变为主动、持续监测证据的过程。知识图谱在中医领域围绕中医基础、中医临床、中医养生保健等取得了一些进展，有研究开展了知识问答、辅助决策等方面的探索[11]，但目前罕有研究围绕中医/中西医结合临床指南知识图谱的构建与应用展开探讨。因此，基于中医/中西医结合临床指南构建用于辅助临床决策的医学知识图谱值得深入研究与推广。

本文通过设计中医/中西医指南知识图谱框架，以新近中医/中西医心血管领域临床指南为范例，围绕流程性知识与陈述性知识两种临床指南知识表达方式，建立结构化本体库和知识图谱模型。依据此方法，采用临床真实世界数据验证其可行性，为医疗智能辅助决策提供了一种基于高质量临床证据的知识图谱构建方法。

1 中医/中西医临床指南知识图谱框架设计

1.1 知识图谱框架蓝图

基于心血管疾病中医/中西医结合诊疗现状和相关指南存在的应用问题，明确中医/中西医结合心血管疾病临床指南的知识图谱构建目标，据此设计符合专业认知与实际应用需求的中医/中西医结合心血管疾病临床指南的知识图谱。图1为中医/中西医心血管疾病指南知识图谱框架蓝图。

图1 中医/中西医结合指南知识图谱框架蓝图Figure 1. Blueprint of the knowledge graph framework for Traditional Chinese Medicine/Integrated Traditional Chinese and Western Medicine guidelines

1.2 指南内容结构化

首先，解析指南的内容范围，对指南内容进行梳理，结合专家意见设置中医/中西医指南中各概念间的层级关系，据此对指南内容进行结构化。

本研究以《冠心病稳定型心绞痛中医诊疗指南》[12]《冠心病心绞痛介入前后中医诊疗指南》[13]《急性心肌梗死中西医结合诊疗指南》[14]《冠状动脉血运重建术后心绞痛中西医结合诊疗指南》[15]为例。通过对指南内容进行梳理，明确四个指南基本涵盖了冠心病中医/中西医结合的临床诊疗过程，根据基本信息、疾病特征、疾病名称、病因推断、诊断，给出对应的西医及中医治疗，如图2所示。

图2 中医/中西医临床指南体系Figure 2. Traditional Chinese Medicine/Integrated Traditional Chinese and Western Medicine guidelines system

1.3 概念层（本体层）设计

1.3.1 概念结构表设计

知识图谱主要有自顶向下、自底向上及综合法三种构建方式。本研究采用综合法构建知识图谱，首先定义重要概念，分别将其进行归纳演绎，并将其与一些中级概念进行关联。概念是指具有同种特性的实体构成的集合。本体是结构化知识库的概念模板，通过概念层设计而形成的知识库不仅结构层次较强，而且冗余程度较小。本研究参照OMAHA Schema（当前版本更新于2021年8月20日, schema.omaha.org.cn）进行概念层提取。OMAHA Schema包括医学领域的67种语义类型和488种语义关系，充分参考了国内外成熟的知识图谱Schema，同时也结合了中文医学知识的特点，适合中文医学环境[16]。本研究四部指南范例中现代医学大部分相关内容都符合OMAHA Schema规范，对临床指南中OMAHA Schema未包含的中医相关的概念层，通过反复讨论进行补充。本研究整理出中医/中西医结合指南本体的二级概念结构，如表1所示。

表1 中医/中西医结合指南概念结构（部分）Table 1. Conceptual structure of Traditional Chinese Medicine/Integrated Traditional Chinese and Western Medicine guidelines (part)

续表1

1.3.2 实体语义关系表设计

根据OMAHA Schema设计了四部指南范例的中医/中西医结合指南实体关系表（表2），不同疾病指南知识图谱的概念关系可在此表的基础上进行设计使用，也可对特定关系进行增补。

表2 中医/中西医结合指南实体语义关系 （部分）Table 2. Entities semantic relationship of Traditional Chinese Medicine/Integrated Traditional Chinese and Western Medicine guidelines (part)

2 讨论

知识图谱技术是大数据时代互联网领域的聚焦热点，本研究将该技术引入中医/中西医指南领域，以《冠心病稳定型心绞痛中医诊疗指南》《冠心病心绞痛介入前后中医诊疗指南》《急性心肌梗死中西医结合诊疗指南》《冠状动脉血运重建术后心绞痛中西医结合诊疗指南》为范例，提出并设计中医/中西医指南的知识图谱框架，系统、全面、规范地展示中医/中西医结合临床指南内容，本研究概念层设计主要参考OMAHA Schema，由于指南中还涉及中西医结合内容，OMAHA Schema尚未全部囊括，因此概念层设计时综合考虑了多方面因素。未来将参考《中医药学语言系统语义网络框架（TCMLS-SN）》和《中医临床术语系统分类结构》等本体或语义网络标准，进一步丰富完善概念结构表。

辨证论治集中体现了中医学对人体生理、病理规律的认识和临床诊疗思路，是区别于现代医学体系的一大特色和优势。知识图谱技术为中医个体化辨证论治知识体系中隐性知识的可视化提供了可能[17]，可以将中医/中西医结合指南中的“病-证-治-药”数据之间的相互关系进行展示，使临床医生更易获取中医特色诊治的证据。本研究在提取概念层时充分考虑了中医药的特点，中医疗法以证型为基础，提取主证对应主方，考虑随症加减。同时，引入亚人群的概念，将疾病主要证型视作人群，主要证型的伴随症状则被定义为人群的子类——亚人群。此外，中西医结合指南知识图谱要兼顾西医临床工作者的要求，将西医诊疗部分尽量细化，图谱中中成药的推荐尽量清晰明了。本研究的三元组关系及典型指南知识图谱可视化将在本系列文章第四篇中进行展示。

综上所述，本文提出的中医/中西医结合指南知识图谱框架设计不仅为指南数字化、智能化提供了基础，同样可以运用于辅助临床决策系统，有利于推动指南的实施、推广与传播。该设计框架对其他领域医学指南知识图谱的构建具有借鉴意义。