知识图谱和人工智能在现代医学中的应用

［摘 要］ 随着医学领域面临的挑战日益复杂化，传统的医学教育和治疗方法亟须创新性技术的介入以提升其效率和准确性。深入分析了知识图谱和人工智能技术在现代医学中的应用及其对医疗实践的革命性影响。通过对知识图谱和AI在精准医学、医学影像分析、临床决策支持系统以及生物医学数据整合等方面的应用进行详细探讨，揭示先进技术如何提高医疗服务的质量与效率。同时，对面临的主要挑战进行了分析，包括数据隐私保护、算法的透明度与可解释性及伦理问题，并对未来研究方向提出了建议。

［关键词］ 知识图谱；人工智能；现代医学；应用

［作者简介］ 谭州科（1981—），男，湖南衡阳人，博士，遵义医科大学附属医院肾移植科副主任医师，主要从事数据挖掘与器官移植研究；白志勋（1986—），男，山东济宁人，博士，遵义医科大学附属医院泌尿内科副主任医师（通信作者），主要从事人工智能与临床大数据研究。

［中图分类号］ G640 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）45-0021-04 ［收稿日期］ 2024-05-23

引言

医学作为前沿科学，形成了一个高度复杂和动态演进的知识体系。这种演进不仅体现在医学知识和技术的日新月异中，更体现在对医学教育模式的不断探索和创新中。传统的医学教育模式主要依赖于理论知识的灌输和有限的实践经验，已难以满足现代医疗行业对高素质医学人才的复杂需求。对此，探索并实施创新的医学教育模式变得尤为迫切，旨在培养能够适应21世纪医疗挑战的专业人才。随着知识图谱和人工智能技术的迅猛发展，我们迎来了将这些创新应用于医学课程的宝贵机会［1］。

知识图谱（knowledge graphs）和人工智能（artificial intelligence， AI）技术的发展为医学教育带来了史无前例的变革。教育部部长怀进鹏在2024年世界数字教育大会以及2024年的全国两会上提出，要将数字化作为教育发展的战略任务，将AI技术融入高等教育。知识图谱和人工智能在医学领域特别是在模拟手术技术、医学影像，临床决策等方面已经开始赋能［2］。

一、知识图谱在医学中的应用

（一）知识图谱在精准医学中的应用

精准医学是以患者基因组信息为基础，为其选择个体化最佳治疗方案，以期达到治疗效果最大化和副作用最小化的“个体化定制”医疗模式［3］。在这一模式下，知识图谱以其强大的信息整合与知识表示能力，成为推动精准医学发展的关键技术之一［4］。知识图谱能够构建多维度、高度互联的信息网络，通过有效整合患者基因组信息、疾病症状、药物使用等多方面的医学信息，为医学个性化治疗提供了一个更为直观和全面的展示。知识图谱深入挖掘和分析患者的病史、基因型、药物反应、生活习惯等多维度数据，支持医生构建基于全面患者信息的个性化治疗方案。通过知识图谱，医生可以轻松查询与特定患者基因变异相关的药物信息［5］，包括该药物的作用机制、代谢途径、可能的副作用及与其他药物的相互作用等。知识图谱在精准医学中的应用远不止于此，它还能够整合来自生物信息学、药学、临床医学等多个学科的知识，构建出涵盖从分子层面到系统层面的全方位的医学知识体系［6］。这一体系推动了精准医学从理论到实践的转化。

（二）知识图谱在医学影像分析中的应用

医学影像通过提供直观的体内视图，对疾病的诊断、治疗和预后评估起到了关键作用［7］。随着医学影像技术的快速发展，如何有效管理和利用庞大的影像数据，提高诊断的准确性和效率，成为医学影像领域面临的重要挑战。知识图谱作为一种强大的数据整合和知识管理工具，在医学影像分析中展现出巨大的潜力和价值［8］。在实际应用中，知识图谱能够辅助医生进行更为精细化的影像分析。通过对影像特征与已知病理特征的匹配分析，知识图谱可以帮助医生识别特定类型的肿瘤，甚至在早期阶段就能精确地判断肿瘤的类型和分级［9］。

（三）知识图谱在临床决策支持系统中的应用

临床决策支持系统在提升医疗服务质量、增加医疗安全性以及优化患者治疗方案方面发挥着至关重要的作用［10］。随着医疗数据的快速增长和医学知识的不断拓展，传统的决策支持系统面临信息过载和知识更新滞后的挑战。在此背景下，知识图谱技术以其独特的知识表达和关联分析能力，为构建更智能、更动态的临床决策支持系统提供了新的思路和方法。在实践中，知识图谱在临床决策支持系统中的应用增强了系统的个性化决策能力。构建知识图谱后可以对患者的基因型、既往病史、生活习惯以及其他相关医学数据进行分析，进而帮助医生识别特定患者对不同治疗方案可能的反应和药物敏感性，实现精准制订个性化的治疗方案。

（四）知识图谱在生物医学图谱数据中的应用

随着生物技术和数据科学的飞速发展，生物医学领域积累了海量的数据［11］。然而，这些数据分散在不同的数据库和文献中，缺乏有效的整合和关联分析，限制了其在医学研究和临床应用中的价值。知识图谱以其独特的数据整合能力和灵活的知识表示形式，为生物医学数据的深入挖掘和有效利用提供了新的解决方案。知识图谱通过构建一个统一的、多层次的、可互操作的知识网络，将分散的生物医学数据元素连接起来，形成了一个全面的、动态更新的生物医学知识库。这个知识库不仅包括从分子水平到系统水平的各种生物医学实体和它们之间的关系，还能够整合来自不同领域和层次的研究成果，如基因变异与疾病的关联、蛋白质相互作用网络、代谢途径以及药物-靶标相互作用等，为研究人员揭示疾病的分子机制、识别新的生物标志物和药物靶点提供了强有力的工具。

二、人工智能在医学中的应用

人工智能（AI）技术，尤其是机器学习和深度学习，正在彻底改变医疗健康行业。AI的应用范围覆盖了从疾病的早期诊断到治疗选择，再到患者管理和后续护理等多个方面，展现了其在提升医疗服务效率和质量方面的巨大潜力。

（一）人工智能在医疗影像分析中的应用

人工智能技术，特别是深度学习算法，在医疗影像分析领域的应用，已经成为推动医学诊断现代化进程中的一项核心技术。这些先进的AI系统不仅能够自动识别和解读各种类型的医学影像，如X射线、CT和MRI，而且在多个领域的诊断准确率上已经达到甚至超过了放射科医生的水平。深度学习算法通过分析数以万计的医学影像，学习影像中的疾病特征与模式，能够在极短的时间内自动识别出疾病迹象。在乳腺癌筛查中，AI系统能够准确识别出微小的肿瘤或者异常变化，其准确率已经达到或超过了经验丰富的放射科医生［12］。在肺结节检测中，AI同样表现出了卓越的诊断能力，能够在早期就检测出潜在的肺癌迹象［13］。

（二）人工智能在模拟手术中的应用

AI模拟手术技术在医学领域发挥关键作用，不仅提高了外科医生的培训效果，还优化了器官手术的结果。人工智能模拟手术技术通过模拟真实手术场景，为外科医生提供了更真实、更具挑战性的培训体验。这种模拟有助于医生熟悉复杂的器官手术步骤，提高其操作技能和应对意外情况的能力。机器学习算法通过对大量医学数据的学习，为医生提供个体化的器官分配方案，并在手术规划中发挥了重要作用。未来，人工智能有望在手术中扮演更为复杂的角色，如手术机器人的智能导航、术中智能决策等。

（三）人工智能在临床诊断和治疗中的应用

AI在临床诊断和治疗领域中的应用，正成为医疗健康领域的革新力量。通过综合分析病历、实验室测试结果、医学文献和临床指南等大量数据，AI系统能够为医生提供高度精准的诊断和治疗建议。AI系统通过学习和分析历史病例数据，能够识别出特定疾病的模式和特征，甚至在复杂病例和罕见病的诊断中展现出其独特的价值。例如，AI能够通过分析遗传信息和生物标志物，识别出特定种类的癌症或罕见遗传疾病，甚至在疾病的早期阶段就能够做出准确判断。

（四）人工智能在新药发现和研发中的应用

人工智能通过高效分析药物化学属性、生物活性和患者数据等信息，既加速了药物设计和筛选过程，又提高了研发的成功率，同时显著降低了研发成本和周期。AI算法能够在大规模化合物库中快速识别出具有潜在治疗效果的候选药物分子。通过深度学习模型分析这些分子的化学结构和已知药物靶点的相互作用，预测候选分子的活性强弱，从而指导科研人员进行更有针对性的药物设计。通过分析分子结构和靶标蛋白的相互作用模式，AI可以预测药物分子是否能有效地与目标蛋白结合，从而发挥治疗作用。

（五）人工智能在患者管理和远程监控中的应用

利用AI技术开发的智能穿戴设备和远程监控系统能够实时收集患者的生命体征数据，如心率、血压、血糖水平以及运动数据等。这些数据通过无线网络实时传输给医疗服务提供者，使医生能够不受时间和地点的限制，实时监控患者的健康状况，动态调整治疗方案。特别是对于慢性病患者，如糖尿病、高血压等，通过持续监控患者的生命体征和生活习惯，实现更加精准和个性化的治疗。

（六）人工智能促进医学研究和知识发现

AI通过分析海量的生物医学文献、临床试验数据和真实世界数据，能够帮助研究人员发现新的疾病生物标志物、揭示疾病机制，以及识别新的治疗途径。通过分析大规模的生物信息学数据库和患者样本数据，AI能够识别出与特定疾病相关的遗传变异、蛋白表达模式或代谢物变化。AI通过自动化分析和整合大量的医学数据和文献，不仅极大地加快了医学知识的积累速度，还促进了跨学科知识的融合和创新。

三、知识图谱和人工智能在医学应用中面临的挑战

尽管知识图谱和人工智能在医学领域的应用带来了许多创新和改进，但它们在实际应用中仍然面临一系列挑战。这些挑战不仅涉及技术层面，还包括伦理、法律和社会接受度等方面。医学应用中涉及大量敏感的个人健康信息，如何在开发和使用时确保数据隐私和安全是一个重大挑战。医学数据的复杂性、异构性以及数据收集和存储标准的不一致性，都可能影响分析结果的准确性和可靠性。因此，提高数据质量和推进数据标准化是实现数据有效应用的关键。AI决策过程的“黑箱”特性是另一个重要挑战。知识图谱和AI的应用引发了一系列伦理问题，如决策权归属、机器偏见、患者自主权等。如何确保技术应用符合伦理标准，尊重患者权益，避免造成潜在的伦理风险，是必须认真考虑的问题。

四、结论与展望

知识图谱和人工智能技术正逐步改变医疗健康行业的面貌。它们提高了诊断的准确性和效率，加速了新药的研发，优化了患者的健康管理，且加快了医学知识的积累与创新。随着这些技术的持续发展和完善，以及与医疗健康行业内外部各方的合作加深，它们将在提高医疗服务质量、促进医学研究进步以及实现全人类更加健康生活的目标上发挥更加重要的作用。

参考文献

［1］SUK H I， LIU M， CAO X， et al. Editorial： advances in deep learning methods for medical image analysis［J］.Front radiol，2022，2：1097533.

［2］刘悦悦，李燕.医学知识图谱研究综述［J］.软件导刊，2023，22（5）：241-247.

［3］OGAMBA C F， ROBERTS A A， AJUDUA S C， et al. Perceptions of Nigerian medical students regarding their preparedness for precision medicine： a cross-sectional survey in Lagos， Nigeria［J］.BMC medical education，2023，23（1）：879.

［4］ YANG X， HUANG K， YANG D， et al. Biomedical big data technologies， applications， and challenges for precision medicine： a review［J］.Global challenges，2024，8（1）：2300163.

［5］ HUANG Z， HU Q， LIAO M， et al. Knowledge graphs of Kawasaki disease［J］.Health information science and systems，2021，9（1）：11.

［6］谭玲，鄂海红，匡泽民，等.医学知识图谱构建关键技术及研究进展［J］.大数据，2021，7（4）：80-104.

［7］XIE X， NIU J， LIU X， et al. A survey on incorporating domain knowledge into deep learning for medical image analysis［J］.Medical image analysis，2021，69：101985.

［8］ WANG S， LIN M， GHOSAL T， et al. Knowledge graph applications in medical imaging analysis： a scoping review［J］.Health data science，2022;2022：9841548.

［9］ 朱仲玲，郑禹，史业辉.真实世界吡咯替尼治疗HER2阳性晚期乳腺癌的安全性分析［J］.天津医科大学学报，2024，30（1）：51-55.

［10］IMPROTA G， MAZZELLA V， VECCHIONE D， et al. Fuzzy logic-based clinical decision support system for the evaluation of renal function in post-transplant patients［J］.Journal of evaluation in clinical practice，2020，26（4）：1224-1234.

［11］HASSAN M， AWAN F M， NAZ A， et al. Innovations in genomics and big data analytics for personalized medicine and health care： a review［J］.International journal of molecular sciences，2022，23（9）：4645.

［12］宋鹏杰，王艳蕾，白龙妹，等.乳腺超声人工智能辅助诊断结合乳腺X射线摄影在乳腺癌诊断中的价值［J］.中国超声医学杂志，2023，39（12）：1349-1352.

［13］石逸秋，沈雨雯，刘可夫.基于人工智能的CT肺结节评估的研究进展［J］.临床放射学杂志，2024，43（3）：476-479.

The Application of Knowledge Graphs and Artificial Intelligence in Modern Medicine

TAN Zhou-kea， BAI Zhi-xunb

（a. Department of Kidney Transplant， b. Department of Nephrology， Affiliated Hospital of Zunyi Medical University， Zunyi， Guizhou 563000， China）

Abstract： As the challenges faced by the medical field become increasingly complex， traditional medical education and treatment methods urgently require the intervention of innovative technologies to enhance their efficiency and accuracy. This study provides an in-depth analysis of the application of knowledge graphs and artificial intelligence （AI） technologies in modern medicine and their revolutionary impact on medical practice. By exploring the use of knowledge graphs and AI in precision medicine， medical image analysis， clinical decision support systems， and biomedical data integration， this research reveals how advanced technologies improve the quality and efficiency of healthcare services. Additionally， it examines the primary challenges faced， including data privacy protection， algorithm transparency and interpretability， and ethical issues， and proposes directions for future research.

Key words： knowledge graphs; artificial intelligence; modern medicine; application