基于知识图谱的药物相互作用建模及风险评价

方法: 基于知识图谱的药物相互作用建模方法能在海量的处方数据上自动进行模型建立和更新，利用图结构能准确表示药物联用的关系和频率，使模型能准确客观地给出药物相互作用的风险评价。基于知识图谱的药物相互作用建模及风险评价整体分为数据预处理，药物相互作用建模和风险评价三部分：
首先，我们对数据集进行预处理，得到约300万份的处方数据，然后从中提取联合用药记录，获取药品联用清单，建立药物相互作用良好数据库D_g 。
其次，遍历药物相互作用良好数据库D_g ，获得所有被使用到的药品集合 V作为节点集，以此构建概率图模型G(V,E) ，其中E为节点之间的边的集合。将D_g 作为训练集构建药物相互作用良好概率图模型 G_g(V_g,E_g)。给定一条药物相互作用良好的药物联用记录，将该药物联用记录上的所有药品两两组合，然后将药物相互作用良好概率图模型中对应的两个节点连线，并将权重加一，其他节点保持不变，其中边权重的初始值为零。最后，遍历训练集中所有的药物联用记录，迭代地更新模型。
最后，从用户输入获取待查询的药品集合作为节点集，然后在模型G_g(V_g,E_g) 中运行子图搜索算法，获得包含节点集合V_S的子图G_S1(V_s,E_s1) ，使得： E_s1=V_s*V_s∩E_g
对子图 G_S1进行分析，若 G_S1是完全图则输出“良好”的提示信息，否则输出“存在联用风险”的提示信息。

结果: 基于某三甲医院2015年门诊儿科的156737条处方数据建立如图一所示的药物相互作用模型，测试集（占30%）的药物相互作用分类正确率为97.6%。图1中节点表示药品，节点颜色反应用药频次，边表示联用，边的颜色反应了连接权重，总体呈现“聚簇成网，结构清晰”的特点。图1中组图A主要用于治疗支气管炎和哮喘等肺部疾病，组团B主要用于治疗呼吸道感染和过敏性支气管炎等疾病，知识图谱表现出的频繁紧密的联用与真实的门诊儿科常见病症相符，体现了大量隐含在临床实践中真实可靠的用药模式，证实了基于知识图谱的药物相互作用建模的可靠性。

结论: 通过上述结果可以看出，基于知识图谱的药物相互作用建模与风险评价方法能够较客观准确地给出待查询药物组的药物相互作用风险，操作简单，在减轻建立药物相互作用信息库负担的同时辅助医师判断临床药物相互作用风险，增强了患者在联合用药时的安全性。