特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱的构建

Construction of self⁃management knowledge graph for patients with atopic dermatitis⁃asthma

Keywords" atopic dermatitis， AD； asthma； health education； self⁃management； knowledge graph

摘要" 目的：构建特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱。方法：参考《特应性皮炎全程管理共识》《中国特应性皮炎诊疗指南（2020版）》《支气管哮喘防治指南（2020年版）》《支气管哮喘患者自我管理中国专家共识》等相关指南、专家共识和权威教科书，整理特应性皮炎和哮喘相关文献、书籍等，文献检索时限为2013—2023年。采用人工标注和计算机处理相结合的方式构建知识图谱。结果：构建了以病人自我管理为核心的特应性皮炎⁃哮喘知识图谱，包括疾病知识、用药指导、疾病监测与自我管理、生活指导及预防5个方面内容。结论：构建的知识图谱以健康教育为主，系统展现特应性皮炎⁃哮喘相关知识，可以清晰、直观地展示疾病之间的联系以及自我管理各方面实践内容，指导病人避免诱发和/或加重因素，坚持长期科学管理，从而降低疾病的复发频率和/或复发程度，提高病人生活质量。

关键词" 特应性皮炎；哮喘；健康教育；自我管理；知识图谱

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.19.014

特应性皮炎（atopic dermatitis，AD）是一种常见的慢性、复发性、炎症性皮肤病，与哮喘、过敏性鼻炎（allergic rhinitis，AR）合称为特应性三联征[1⁃2]。调查发现，我国约有3 558万例特应性皮炎病人[3]，4 570万例哮喘病人[4]，16.7%的特应性皮炎病人同时患有哮喘，50.0%以上的重度特应性皮炎患儿随着病程的进展而发生哮喘[5]，但疾病的长期控制并不理想，这主要与病人对疾病知识的掌握程度及自我管理能力有关[4，6]。有效的自我管理有助于提高病人生存质量及预后，降低致残率和病死率，但目前临床研究大多为针对单一病种的管理[7⁃9]，将特应性皮炎与哮喘合并进行系统、全面管理的研究甚少[10]。知识图谱作为人工智能的重要分支，基本结构为“实体，关系，实体”三元组，通过可视化的方式展示知识结构及其相互关系，充分利用现代信息技术使病人迅速获取知识及疾病之间的相互关联，掌握自我管理的重点内容，目前这种方法在慢性病管理领域已被广泛应用[11⁃12]。本研究拟构建特应性皮炎⁃哮喘知识图谱，形成系统的健康教育方案，指导病人更加科学地认识疾病并积极应对，最大限度减少和/或预防复发，减少或减轻合并症，最终提高病人的生活质量。

1" 研究方法

1.1 资料来源

参考《特应性皮炎的全程管理共识》[13]、《中国特应性皮炎诊疗指南（2020版）》[14]、《支气管哮喘防治指南（2020年版）》[4]、《支气管哮喘患者自我管理中国专家共识》[15]等规范化诊疗指南，依据自我管理的目标，确立了知识图谱的一级框架，包括疾病知识、用药指导、疾病监测与自我管理、生活指导及预防5部分内容，然后结合《特应性皮炎》《特应性皮炎百问百答》《过敏性鼻炎⁃哮喘综合征》等书籍，查阅相关文献、医疗健康网站等建立二级框架，文献检索时限为2013—2023年。目前，互联网上特应性皮炎和哮喘相关医学科普信息良莠不齐，经咨询专家及课题组讨论研究，选取可信度及专业性比较强的丁香园、39健康网作为数据的主要来源。

1.2 特应性皮炎⁃哮喘知识图谱的构建

1.2.1 知识抽取

知识抽取是构建知识图谱的主要环节之一，根据确立的一级框架，通过人工或自动化技术从数据源中提取特应性皮炎与哮喘的相关知识，分别进行实体抽取、关系抽取与属性抽取。医疗网站语料数据首先通过基于Python语言开发的Scrapy网络爬虫框架进行抓取，随后将抓取到的相关词条进行人工筛选，筛选由本研究团队进行，其中包含硕士生导师1人，皮肤科、呼吸科医师与护士各1人，研究生3人，筛选结果经咨询专家、研究团队讨论等方式确定，最终得到631个相关词条。

1.2.2 知识融合

知识来源的多样性与复杂性容易导致信息冗余，需要对抽取到的知识进行清洗和整合，以保证知识图谱中的知识质量。如“过敏性哮喘”“支气管哮喘”“哮喘”“AA”“BA”等均表示同一含义，需要采用实体对齐与知识合并的方法进行。实体对齐采用基于规则的实体对齐，以统计学为手段，通过对两实体间字符相似度、语义相似度进行计算，在数据库中向标准对象映射实体名称，获取两实体最终相似度结果，从而统一替换相似程度较高的实体名称。随后由3名研究生进行审核与修改，意见不一致时咨询导师和专家进行审核，最终得到质量较高的实体。

1.2.3 知识存储

使用Neo4j图数据库对研究数据进行存储，将抽取到的实体与关系按照节点、边进行表示，并以三元组的形式构建实体与实体之间的联系。Neo4j具有随时添加更改数据的优势，有助于知识图谱的不断优化[16]。该知识图谱不仅展示特应性皮炎与哮喘相关知识的框架体系，还能够单独检索某类节点及其关系，根据病人的具体情况查询个性化内容，提供正确指导。

2" 结果

2.1 特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱呈现

2.1.1 共性知识图谱可视化呈现

特应性皮炎与哮喘存在许多关联之处，其内在发病机制均与环境因素驱动的2型免疫应答和2型炎症反应相关[1，4，17]。详见图1。通过知识图谱系统可视化展现二者在自我管理方面的共性。图2全面展示了2种疾病自我管理5方面内容及相关实体间的关系，图中圆形表示不同实体，圆形之间的连线表示实体之间联系，箭头由下位词指向上位词。该知识图谱以健康教育为中心，围绕一级框架内容逐一展开，病人可以点击某一方面的内容，查看知识实体的详细内容。

2.1.2 个性化知识图谱可视化呈现

当人体暴露在不同环境或动植物过敏原时，体内会形成2型炎症反应，累及不同部位，特应性皮炎与哮喘为皮肤与呼吸道黏膜的不同表现[18]。根据2种疾病的不同症状需进行个性化指导，特应性皮炎主要为皮肤屏障的护理指导，包含洗浴及润肤等。详见图3。哮喘侧重于急性发作的识别与处理以及吸入装置指导。详见图4。对于病人来说，准确记录日记不仅可以增强长期坚持管理的自觉性，而且还有助于医生了解病人疾病的严重程度、控制水平及治疗有效性等，便于总结规律，避免复发[19⁃20]。

2.2 特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱的创新功能

全球过敏性疾病的发病率随生态环境、生活方式快速变化而不断上升，严重影响人们的生活质量[21]。人们对健康知识的需求日益增加，医疗卫生信息平台和健康咨询网站不断增多，但是大多数缺乏医学知识背景的病人对于自主搜索到的海量信息难以鉴别真假，而且搜索到的疾病知识零散、片面、不成体系[22]。因此，整合多种来源的疾病知识，为病人提供全面、系统的知识体系势在必行。本研究利用知识图谱技术，对特应性皮炎与哮喘的相关指南、行业标准、文献等多种来源的知识进行高效、智能化整合。整合的数据以知识图谱的形式储存在Neo4j图数据库中，可以将数据库与互联网链接，病人在该页面输入相关知识实体，系统就可以自动匹配相关的可视化图谱和详细的文字描述。

3" 讨论

3.1 特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱可以作为病人/照护者教育的干预手段

目前特应性皮炎、哮喘的健康教育项目较少，尚未将二者进行联合管理，病人对疾病的管理缺乏整体了解甚至存在误区，我国城区哮喘病人的症状控制率仅为28.5%，特应性皮炎7年复发率高达75.9%[5，15]。邵旻晖等[12]利用临床指南、医院电子病历等资料构建了糖尿病知识图谱，可以为病人提供规范化的血糖管理指导。Zhu等[23]构建了中老年痴呆病人护理记录知识图谱，为护理干预提供指导。鉴于此，本研究构建的特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱，建立了疾病之间的内在联系，将皮肤护理、吸入装置的正确使用、运动和环境等方面注意事项体系化呈现，可以作为健康教育新形式应用于临床工作中。在提供疾病知识的同时强调记录生活日记的重要性，通过知识教育与行为监测达到干预疾病、促进健康的目的。

3.2 特应性皮炎⁃哮喘病人自我管理知识图谱对于提高病人自我管理实践能力具有重要作用

疾病相关知识水较低是导致特应性皮炎⁃哮喘控制不理想的重要因素[24⁃25]。研究显示，借助互联网技术进行个体化健康教育能够有效弥补传统教育的不足，可提高对知识的掌握程度，有效改善病人健康状况，保障生活质量[26⁃27]。本研究构建的知识图谱重点强调疾病的预防与急性发作的识别与处理，如哮喘病人遇寒冷、干燥等天气时，可遵医嘱预防性用药，及时干预，避免反复发作引起气道不可逆性损害和重塑。儿童病人的疾病严重程度往往高于成人，影响生活、学习，该知识图谱针对儿童病人添加了视频动画的内容，将复杂的知识简单化、生动化，例如通过视频形象、生动地演示吸入装置的正确使用方法，同时避免患儿产生抵触情绪，确保药物顺利到达气道，充分发挥抗炎和平喘作用。特应性皮炎⁃哮喘严重影响病人精神、睡眠、生活质量和日常活动，更易引起焦虑、抑郁、社交障碍、生活质量下降等问题[28]，有效的自我管理既能对疾病预后产生积极影响，又能减轻家庭及社会负担，利于优化卫生保健医疗资源配置，助推医疗服务环境改善[29⁃30]。

3.3 特应性皮炎⁃哮喘知识图谱应用前景

本研究构建的知识图谱，可以嵌入小程序或公众号等向病人开放，不受地域、时间限制，方便病人自主学习；另外，可以成为各级医疗机构医护人员指导病人的重要途径与手段，在解决我国优质医疗资源分配不均问题中发挥重要作用。在知识图谱应用过程中，可以智能监测其某一方面知识的点击量，了解病人动态变化的知识需求，不断对知识图谱进行扩容优化。另外，知识图谱数据关联度、结构化、精度高且全面，可以基于知识图谱设计智能问答系统，相较于传统的问答系统，可以更准确、科学、全面地回答病人的问题。

4" 小结

本研究构建的知识图谱将特应性皮炎⁃哮喘的疾病知识、用药指导、预防与病情监测等进行智能化整合，联合皮肤性病科、呼吸与危重症医学科、变态反应科、精神卫生科、 护理等多学科团队，给予病人正确、系统的指导，避免疾病诱发和/或加重因素，从而促进自我健康管理行为。然而，该知识图谱在病人中的应用效果需要进一步验证和评价，需进一步收集病人及使用者的反馈意见，结合疾病相关诊疗指南等最新信息，对知识图谱不断进行功能与内容方面的完善和优化，提供更加个性化的指导。

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