急诊知识图谱与智能分析

人类进入智能时代就如同无法回避工业化、信息化时代的进程，它对社会方方面面的影响也不期而至，无论人们习惯与否，智能化行为方式都潜移默化地植入了人们日常的生活中。
医学，特别是临床医学，传统上被认为是一门经验性和实践性较强的学科，古往今来也都强调医生在诊疗疾病中的决定性作用。经验丰富、耐心仁慈、权威的医生往往会赢得患者及其家属的信任和爱戴，若想成为这样一位医生，需要加倍努力学习，年复一年、日复一日地积累实践经验。古人对医者的要求更胜，应“心近佛，术近仙”，这是传统文化环境中人们对大医家至上的期许。此外，随着时代更迭，虽然希波克拉底誓言的内容有所修订，但其人文精神和职业操守仍被视为亘古不变的医学圭臬。
细心思忖，如今一名符合等级医院要求的医生，或社区医院医生，所需掌握的理论知识和技术已远远超过几十年前诊疗技术产品尚未广泛应用时期的医生们。尽管医生们如今可以比较方便地获得各项检测报告以及专家共识或指南，但医院分科诊疗愈渐愈细，对于一名专科医生来说，把患者的临床症状、体征、生化检验、影像学检查、病理学检查、功能检测、分子生物学及基因检测等各类疾病筛查手段一一整合起来，可以说是强其所难。社会上有一种常见的说法，我们有设备齐全、人才济济的大医疗平台，完全可以做到无坚不摧、无往不胜。但无人来告知一个普通患病者所要负担最好的医疗服务成本是多少，是否能承受得起，由谁来全额买单？而今的患病者也不再是以往听之任之的被动承受者，而是诊疗活动的重要参与者，可以随时通过网络资讯把可能与自己疾病相关的信息联系起来，视作评估诊疗对错或效果好坏的依据，这确实对新型医患关系提出了新的挑战。改变目前的状况绝非指日可待，探讨通过人工智能方法来辅助解决人类个体诊疗能力不及的问题，这不失为一个有开拓前景的努力
方向。
智能诊断是临床辅助医生诊疗的新概念，采用人工智能方法可以帮助医生诊断疾病和制订治疗方案。疾病智能诊断系统是通过结合医学知识和临床专家的诊疗经验，来分析和解决医疗的疑难或复杂问题。我们建立智能诊断系统的初衷是帮助年轻或基层医生形成较好的临床思维模式，通过人工智能方法选取患者最主要的发病症状，再选出其伴随症状，结合诱发原因、个人史、既往史、家族史等要素进行诊断逻辑推理，可获得患者可能表现为主症状疾病的发生概率，也利于对显示出的几种疾病进行鉴别诊断，在一定程度上可帮助医生规避因临床经验不足、采集疾病信息不充分而导致的漏诊、误诊的可能性。智能诊断系统将对患者体征及其实验室、影像及特殊检查等指标进行综合性的逻辑分析，而获得完备证据支持的临床判断。从方便患者角度，应用者可通过症状或其所处部位模糊查询，帮助患者初步了解就医的途径，以及可能罹患疾病的简单信息，有利于改善医患双方知识不对称的问题。不同地区的基层医疗机构（如社区医疗服务站、村卫生室）的试用结果显示，智能诊断系统可以帮助基层医生获取并记录更完整、规范的诊疗信息，有利于基层医生对常见病流行病学进行动态分析，以及对慢病的长期管理，使用智能系统也可促进医生疾病诊断水平的提升及知识更新。
相对于智能辅助诊疗，“知识图谱”让人感觉更陌生，对其应用概念的理解更显得晦涩。近些年，我在不同的学术场合试图探讨和讲解知识图谱在本学科领域的应用前景，反响每每如石落深渊，无声无息。在指导博士研究生论文研究中，也常会感到对知识图谱构建的相关方法和未来实际应用前景的困惑。智能诊断的构建规则是医生临床思维逻辑推理的呈现，医生多习惯使用决策树模式，并根据诊断要素所占权重进行可能性判断，符合医生被训练出来的思维习惯。知识图谱则不然，它看似是零零散散、层叠不穷的元素碎片，但又将这些碎片合理地联系起来，挖掘其内在隐含的真实价值，这恰是在数据信息无限积累、规则概念越发含糊的今天，针对无序庞杂的信息做出的及时正确的处理。目前临床医学决策岂不正当如此，如同怎样把轻度发热与PET-CT影像及基因检测联系起来，分析出其可能患疾病内在关联性。
知识图谱（knowledge graph）是一种知识表达方式，是表述真实世界中客观存在的实体、概念以及它们之间关联关系的语义网络。其基本组成单位为“实体—关系—实体”的三元组，实体间通过关系相互连接，构成网状的知识结构。知识图谱为计算机提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力，人们可以利用知识图谱更好地理解语义信息。知识图谱应用自然语言处理技术可以利用知识库的信息有针对性地快速检索到答案，并通过对问题进行深度语义解析，利用知识图谱提取答案；不仅支撑着用户对信息的交互，也满足用户获取精确高效信息的需求。知识图谱主要强调的是现象之间的联系，从而解决现实中的问题，也使之了解数据分析背后的深层原因。
这里分享一次急症诊疗过程，或可帮助大家理解以上概念的含义。有一例因突发头晕、胸闷来就诊的患者，曾有高血压病史，一直进行降血压、抗凝治疗。经过心、脑、血管相关检查，均未见明显异常，首诊医生有些困惑。我请他把所有检查异常的结果都写出来，大概还是临床经验少的缘故，他漏掉了轻度血红蛋白降低、尿素氮升高等指标。再次询问患者病史，得知患者发病前有饮酒史，晨起解大便时并未注意大便的形状，就诊后也未查验便常规。嘱患者即取大便进行检查，后粪便隐血试验结果为阳性，最终被确诊为急性消化道出血。经验不足的医生常会根据主要症状和相关病史推断临床诊断，当忽略看似无直接相关的信息，或遗漏有关病史等就容易发生漏诊、误诊。在临床诊疗中更繁杂无序的病例比比皆是，其中需要寻找病史、症状、体征以及繁多检查项目之间的关联性，分析判断真实病因，需要医生学习构建自己的知识图谱关联知识结构思维模式，更需要借助人工智能方法使用计算机处理越来越多数据信息的能力。
《急诊知识图谱与智能分析》一书通过51例临床急诊实例应用智能分析，以及试图构建涉及疾病相关知识图谱的构建，更为直观地探讨知识图谱在临床领域应用前景，旨在抛砖引玉，激发更多医务人员对智能诊疗的兴致，以及对融入智能化医疗的迫切感。

中国人民解放军总医院主任医师、教授
中国人民解放军医学院、南开大学博士生导师
2022年6月

1.以急诊科常见9大临床症状为研究对象，按现行疾病指南和教科书等**知识源获取知识，由急诊专家总结得出相应的知识图谱，内含急诊专家的临床诊断思路。全书共设定九章，内容分为临床症状图谱和疾病诊断图谱两类。 2.每一疾病诊断图谱都附有典型临床病例，全部是来自解放军总医院急诊科的真实病例，内容覆盖知识图谱知识点。使得读者能将病例内容与知识图谱相互印证，便于理解知识图谱，培养正确的诊断思路。 适合于初级、中级临床医师、急诊医师、全科医师及普通群众参考使用。

陈威,解放军总医院第三医学中心急诊科主任，急诊医学博士，主任医师，急诊医学、应急医学领域专家。先后获得个人三等功、全军急救“突出贡献奖”、首都“十大杰出青年医生”、海南省“拥政爱民模范”等荣誉。现承担军队重点课题2项，承担省部级课题1项，获军队科技进步二等一项。兼任中国医学救援协会常务理事，中国医学装备协会应急救治装备分会副会长，北京医师协会急诊分会常务理事,全军急救专业委员会常委兼秘书长等职务。

第1章人工智能概述 1
1.1人工智能的起源和发展历史 1
1.2人工智能领域关键技术 4
1.3人工智能在医疗领域的应用 6
1.4基于模糊专家系统的疾病诊断 9
1.5小结 12
第2章医疗领域知识图谱 13
2.1知识图谱概述 13
2.2知识图谱主要应用领域 15
2.3知识图谱的构建方法 16
2.4医疗领域知识图谱 20
2.5小结 23
第3章出血 24
3.1出血概论 24
3.2出血病例 25
第4章发热与休克 52
4.1发热概论 52
4.2急性感染概论 52
4.3休克概论 54
4.4发热与休克病例 58
第5章腹泻与呕吐 87
5.1腹泻概论 87
5.2呕吐概论 87
5.3腹泻与呕吐病例 92
第6章呼吸困难 102
6.1呼吸困难概论 102
6.2呼吸困难病例 104
第7章少尿与无尿 129
7.1少尿与无尿概论 129
7.2少尿与无尿病例 129
第8章疼痛 145
8.1腰背及四肢疼痛概论 145
8.2四肢痛病例 145
8.3胸痛概论 151
8.4胸痛病例 154
8.5腹痛概论 171
8.6腹痛病例 171
8.7急性头痛概论 203
8.8高血压危象 208
第9章心律失常 222
9.1心律失常概论 222
9.2心律失常病例 222
第10章意识障碍 243
10.1意识障碍概论 243
10.2出血病例 243
第11章中毒 279
11.1中毒概论 279
11.2中毒病例 284

涵盖急诊常见症状和疾病诊断，来自解放军总医院急诊科的真实病例，通过智能分析形成知识图谱化繁为简，有助于整合碎片化临床知识，形成系统记忆，从而理清诊断思路，提高诊疗水平。