医学AI中的图表示学习

1. 基础概念：图与医学数据的关系

   • 在医学领域，许多数据天然具有“图”结构。图由“节点”和连接节点的“边”构成。
   • 节点可以代表医学实体，例如：一个病人、一个细胞、一个基因、一个蛋白质分子、一种疾病、一个解剖区域（如脑区）、一家医院。
   • 边代表实体之间的关系或相互作用，例如：病人之间的接触传播链、蛋白质之间的相互作用、基因之间的共表达关系、疾病之间的共病关联、医院之间的患者转诊路径、脑区之间的神经连接。
   • 将医学数据建模为图，能够结构化地保留这些复杂的关联信息，这是传统表格数据或序列数据难以做到的。

2. 核心目标：图表示学习的定义

   • 图表示学习 是机器学习的一个子领域，其核心目标是学习图中节点的低维、稠密、实值向量表示（也称为“嵌入”）。
   • 简单来说，就是将图中每个复杂的节点（及其上下文关系）映射为一个计算机容易处理的数字向量。这个向量应能捕获节点的结构信息（它在图中的位置、连接关系）和/或节点的属性信息（如果节点本身带有特征，如病人的年龄、基因的序列）。
   • 学习到的“好”的向量表示，可以作为下游机器学习任务（如分类、预测、聚类）的输入特征，从而避免繁琐的人工特征工程。

3. 关键技术方法：如何学习节点表示

   • 图表示学习方法主要分为以下几类：
     • 基于随机游走的方法： 代表性算法如 DeepWalk 和 Node2Vec。其灵感来自自然语言处理中的词嵌入（Word2Vec）。它们在图上进行随机游走，将游走产生的节点序列视为“句子”，节点视为“单词”，然后利用Skip-gram模型学习节点向量，使得在游走序列中邻近的节点在向量空间中也彼此接近。
     • 基于图神经网络的方法： 这是当前的主流。以 图卷积网络 及其变体为代表。GCN的核心思想是“消息传递”：每个节点通过聚合其邻居节点的特征信息来更新自身的表示。这个过程可以多层堆叠，使节点能够接收来自多跳（多层）邻居的信息。公式可简化为：节点的新表示 = 激活函数(聚合函数(自身表示， 所有邻居表示))。
     • 基于矩阵分解的方法： 将图的邻接矩阵等矩阵进行分解，来直接获得节点的低维向量。这类方法理论清晰，但通常计算量大，且难以融入节点特征。

4. 在医学领域的典型应用场景

   • 药物发现：
     • 构建“药物-靶点-疾病”异构图，节点为药物分子、蛋白质靶点、疾病；边表示相互作用、治疗关系等。通过图表示学习，可以预测未知的药物-靶点相互作用，或为某种疾病发现潜在的候选药物（药物重定位）。
   • 生物医学网络分析：
     • 学习蛋白质相互作用网络中蛋白质的表示，用于预测蛋白质功能或识别关键蛋白质。
     • 学习基因调控网络中基因的表示，以发现与疾病相关的基因模块。
   • 医疗知识图谱：
     • 在包含疾病、症状、检查、药品、科室等实体的医疗知识图谱上学习表示，可以支持智能问诊（症状到疾病的推理）、临床决策支持（推荐检查或用药）。
   • 医学影像分析：
     • 将器官或病变区域建模为图节点（节点特征为影像patch的特征），将空间或功能连接建模为边，学习区域表示，用于阿尔茨海默病的脑网络分析或肿瘤病变分析。
   • 流行病学与患者网络：
     • 基于患者接触史、共同就诊地点构建患者关联图，学习患者节点的表示，可以更好地预测疾病传播风险或识别高风险群体。

5. 面临的挑战与前沿方向

   • 动态图： 医学关系是演变的（如疾病进展、传播网络变化），需要能处理动态时序图表示学习的方法。
   • 异构图： 医学图中常包含多种类型的节点和边（异构图），需要设计能处理异质信息的模型。
   • 可解释性： 学习到的向量表示是黑箱，需要发展技术来解释哪些图结构或邻居信息对最终表示贡献最大，以增加临床可信度。
   • 数据稀缺与噪声： 医学图数据往往不完整、有噪声且标注稀缺，要求模型具备更强的鲁棒性和少样本学习能力。

总之，医学AI中的图表示学习通过将复杂的医学关系数据编码为稠密向量，为挖掘隐藏在关系网络中的深层知识提供了强有力的工具，是连接医学结构化知识与人工智能模型的关键桥梁。