电子健康记录多模态融合：超图和大语言模型整合临床记录和笔记的结构和语义信息

近年来，电子健康记录（EHRs）已经成为临床决策和医疗保健的重要支撑。EHRs 中包含多种类型的信息，如表格形式的结构化数据和文本笔记中的非结构化数据。这些信息可以相互补充，提供患者健康状态的完整图景。然而，如何将这些不同类型的信息融合起来，仍然是一个亟待解决的问题。主要原因是医疗编码系统的复杂性和笔记中的噪音和冗余。为了解决这个问题，我们提出了一个名为 MINGLE 的新框架，该框架可以将结构化和非结构化数据集成到一起，学习不同类型数据之间的复杂交互，并生成下游预测的访问表示。实验结果表明，MINGLE 可以显著提高预测性能，相对提高 11.83%，同时增强语义集成和多模态融合对于结构化和文本 EHR 数据。

一、研究目标及产业意义

研究目标

本研究旨在解决电子健康记录（EHRs）中结构化数据与非结构化数据的融合问题，以期通过更有效的数据整合来提高临床决策支持系统的预测准确性。

实际问题与产业意义

EHRs包含了丰富的患者信息，但结构化数据（如表格形式的医疗记录）与非结构化数据（如文本形式的临床笔记）之间存在信息孤岛。实现两种数据的有效融合，可以为医生提供更全面的患者健康状态信息，支持更准确的诊断和治疗决策。这对于医疗信息化和AI在医疗领域的应用具有重大的产业意义。

二、创新思路与方法

提出的新方法

本研究提出了名为MINGLE的新框架，利用超图神经网络（Hypergraph Neural Networks）和大型语言模型（LLMs），实现EHR中结构和语义信息的融合。该框架采用两级语义融合策略，将医疗概念语义和临床笔记语义整合到超图神经网络中，学习不同类型数据间的复杂交互，以生成用于下游预测的患者访问表示。

特点与优势

与之前的方法相比，MINGLE具有以下特点和优势：

• 结构化与非结构化数据的融合：通过整合EHR中的表格记录和临床笔记，提供了对患者健康状况的更全面理解。
• 超图神经网络的应用：超图模型能够捕捉高阶交互，有助于识别重要的医疗概念关联。
• 大型语言模型的支持：LLMs提供了丰富的临床知识背景，有助于从临床笔记中提取关键语义信息。

三、实验设计与结果

实验设计

实验在MIMIC-III和CRADLE两个EHR数据集上进行，评估了MINGLE在表型预测和心血管疾病预测任务上的性能。通过对比多种基线方法，包括传统机器学习模型、图神经网络模型以及不同的超图建模方法，验证了MINGLE的有效性。

实验数据与结果

实验结果表明，MINGLE在四个评估指标（Accuracy、AUROC、AUPR和Macro-F1 score）上均取得了最优或次优性能。特别是在MIMIC-III数据集上，MINGLE相对于其他方法取得了显著的性能提升，证明了其有效性和优势。

四、产业影响与应用场景

产业影响

MINGLE的研究成果将对医疗信息化和AI领域产生重要影响。通过提高EHR数据融合的准确性，有望支持更精准的临床决策支持系统，提升医疗服务质量和效率。

应用场景与商业机会

潜在的应用场景包括个性化治疗方案推荐、疾病风险预测、药物疗效评估等。对于工程师而言，应关注如何在实际应用中部署和优化此类模型，以及如何与医疗机构合作推动相关技术的产业化应用。

五、未来探索与挑战

未来探索方向

未来的研究可以进一步探索多模态EHR数据的显式提取技术，以及如何通过硬软融合的方式对齐和融合跨模态数据。此外，还可以探索如何利用无监督学习方法从大量未标注的EHR数据中挖掘有价值的信息。

面临的挑战与投资机会

面临的挑战包括如何确保模型的鲁棒性和可解释性，以及如何处理EHR数据中的隐私和安全问题。这些挑战也为新技术和投资机会的诞生提供了土壤，如联邦学习、差分隐私等技术在医疗领域的应用。

六、论文的不足与启发

不足与存疑之处

尽管MINGLE取得了显著的性能提升，但论文中并未深入探讨模型在不同数据集上的泛化能力。此外，临床笔记中的噪音和冗余信息对模型性能的影响也值得进一步研究。

启发与补充知识

对于非技术背景的读者，可以从本论文中学习到医疗信息化和AI技术如何在实际应用中发挥作用，以及多模态数据融合的重要性。为了更好地理解论文内容，建议补充了解电子健康记录、超图神经网络和大型语言模型等基础知识

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