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摘要

本研究利用大语言模型构建乳腺癌化疗所致恶心呕吐（CINV）知识图谱，整合护理与医学证据，为临床决策提供系统化支持。通过Qwen模型提取238个实体和242个关系，F1分数超过82%，为精准护理管理提供数据驱动的智能工具。

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引言：乳腺癌化疗副作用管理的紧迫挑战

乳腺癌与化疗副作用的临床现状

乳腺癌是全球157个国家女性中最常见的恶性肿瘤，发病率每年增长1%。尽管放疗和化疗的进步降低了死亡率，但并发症依然存在。

化疗所致恶心呕吐（CINV）是最常见的并发症，影响高达90%的患者。作为一种前哨症状，CINV可引发一系列连锁反应：

• 食欲不振和味觉改变

• 饮食营养紊乱

• 体成分变化

• 负性情绪

• 体液和电解质失衡

• 营养缺乏，最终影响治疗效果

更为严重的是，高达20%的患者因CINV而延迟或拒绝治疗，严重损害治疗效果和治愈率。因此，有效的CINV管理对于减轻症状负担和提高生活质量至关重要。

护理实践中的现实困境

护士通常是评估和管理恶心呕吐症状的第一线人员。然而，他们经常遇到以下困难：

1. 症状报告不一致

   ：患者对症状的描述差异较大

2. 循证护理方案有限

   ：缺乏标准化的护理协议

3. 评估工具缺乏标准化

   ：不同机构使用的工具各异

4. 个性化教育困难

   ：化疗方案和患者耐受性差异导致难以制定统一方案

5. 及时干预挑战

   ：缺乏快速识别和应对的系统支持

这些问题凸显了为临床护理实践提供全面、可及的知识支持的迫切需求。

知识碎片化的核心问题

CINV相关医学知识分散在多个异构数据源中，包括指南、文献、专家共识和临床记录。这带来了诸多挑战：

• 术语差异

  ：不同来源使用的专业术语不统一

• 表达方式不同

  ：研究范式不一致

• 知识碎片化

  ：护理经验和证据难以整合

• 实践变异性

  ：症状管理和患者结局存在差异

• 语义关联缺失

  ：各类研究数据之间缺乏系统整合

这种碎片化的知识限制了医护人员快速识别症状、药物和并发症之间动态关系的能力，严重阻碍了精准医疗决策的制定。

知识图谱：整合碎片化知识的创新方案

知识图谱在医疗领域的应用价值

知识图谱（KG）以数据整合、语义建模和关系推理为特征，采用可视化技术组织和展示知识及其跨领域的相互联系。据报道，医疗知识图谱在临床实践和医疗保健中发挥着关键作用，促进了诊断、治疗和预后的数据搜索和决策支持。

在肿瘤学领域，知识图谱已被广泛用于：

1. 基因层面

   ：识别癌症相关基因

2. 药物层面

   ：发现靶向药物

3. 机制层面

   ：关联分子通路

知识图谱在症状管理中的独特优势

除了分子层面的应用，知识图谱还通过映射症状、干预措施和结局之间的关系，为症状管理提供结构化方法。这类应用能够：

• 识别症状集群

  ：发现症状之间的关联模式

• 揭示潜在规律

  ：发现症状演变的内在逻辑

• 支持循证干预策略

  ：提供基于证据的干预方案

• 增强精准性

  ：提高临床护理决策的准确性

• 促进个性化

  ：支持个体化护理方案制定

此外，将药物与不良反应关联的知识图谱可以帮助预测和减轻潜在的药理学风险。因此，构建CINV相关知识图谱可以提供结构化、基于证据的知识，支持护理评估、临床决策和患者教育，最终促进精准护理并提高症状管理质量。

传统方法的局限性

传统的知识图谱对齐方法依赖于人工标注生成种子实体对，这种方法往往成本高、效率低且容易出现对齐不良的问题。

大语言模型：知识图谱构建的革命性工具

LLM在知识图谱构建中的核心优势

大语言模型（LLM）展现出强大的推理、泛化和语言理解能力，为复杂和低资源任务提供了明显优势。与传统手工方法相比，基于LLM的知识图谱构建提供了几个关键优势：

1. 三元组自动提取能力

LLM可以从复杂的医学文本中提取三元组——以主语-谓语-宾语形式的结构化关系。

2. 丰富的医学知识储备

预训练使LLM能够整合广泛的医学知识，提高对复杂实体和关系的识别能力。

3. 自然语言模板生成

LLM可以生成描述实体之间联系的自然语言模板。

思维链（CoT）策略的创新应用

思维链（Chain of Thought, CoT）策略是一种基于提示的优化技术，它模拟人类推理过程，引导模型产生连贯的、逐步的逻辑推断，从而增强其决策准确性、问题解决能力和可解释性。

这一策略在医学知识提取中尤为重要，因为它能够：

• 模拟临床思维

  ：按照医护人员的逻辑顺序处理信息

• 提高准确性

  ：通过分步推理减少错误

• 增强可解释性

  ：使模型的决策过程透明化

• 支持复杂推理

  ：处理多层次的医学关系

本研究旨在利用阿里云开源的Qwen大语言模型构建乳腺癌患者CINV知识图谱，探索药物、机制和症状之间的潜在关系。所构建的知识图谱有望支持个性化症状管理、辅助临床护理决策，并促进乳腺癌患者的智能化护理。

研究方法：系统化的知识图谱构建流程

2.1 研究设计总体框架

本研究采用自上而下的方法构建CINV知识图谱，整个流程分为三个主要阶段：

阶段一：知识库准备

研究团队检索了九个数据库和八个指南库，时间截至2024年10月，纳入的文献类型包括：

• 临床实践指南

• 证据总结

• 专家共识

• 系统评价

所有文献由两名研究人员独立筛选，确保纳入标准的一致性。

阶段二：本体模式设计

参考以下权威医学术语系统：

1. 统一医学语言系统（UMLS）
2. 医学系统命名法-临床术语（SNOMED-CT）
3. 护理干预分类（NIC）

研究团队定义了实体类型和关系类型，构建本体模式框架。

阶段三：基于LLM的提取与整合

使用CRISPE框架下的Qwen模型进行以下操作：

• 命名实体识别（NER）
• 关系抽取（RE）
• 实体消歧
• 知识融合

最终生成三元组并在Neo4j中进行可视化。通过四轮专家审查确保语义和逻辑一致性。

2.2 模型性能评估

模型性能使用以下指标在Python 3.11环境中进行评估：

• 精确率（Precision）
• 召回率（Recall）
• F1分数（F1-score）
• 95%置信区间（95% CI）

2.3 数据规模与质量控制

文献纳入情况：

• 共纳入47项研究

• 18项临床实践指南

• 2项专家共识

• 2项证据总结

• 25项系统评价

初步提取结果：

• Qwen模型提取了273个实体和289个关系

专家验证后：

• 保留238个实体

• 保留242个关系

• 形成244个三元组

本体结构：

• 9种实体类型

• 8种关系类型

核心研究成果：高性能的知识图谱系统

3.1 模型性能评估结果

研究取得了令人瞩目的技术指标：

命名实体识别（NER）性能

• F1分数

  ：82.97

• 95%置信区间

  ：0.820-0.839

关系抽取（RE）性能

• F1分数

  ：85.54

• 95%置信区间

  ：0.844-0.867

这些指标表明，基于LLM的知识图谱构建方法在医学领域具有高准确性和可靠性。

3.2 知识图谱结构特征

网络拓扑特征：

• 平均节点度

  ：2.03

• 孤立节点数

  ：0（无孤立节点）

这一结果表明知识图谱具有良好的连通性，所有实体都通过关系相互连接，形成了一个完整的知识网络。

3.3 知识图谱的十大核心领域

虽然原文未详细列出所有领域，但根据研究背景和方法，知识图谱涵盖的核心领域包括：

1. 症状类型

   ：急性恶心、延迟性呕吐、预期性恶心等

2. 风险因素

   ：患者特征、化疗方案、遗传变异等

3. 病理机制

   ：中枢神经递质释放、外周迷走神经激活等

4. 药物干预

   ：5-HT3受体拮抗剂、NK1受体拮抗剂等

5. 非药物干预

   ：运动疗法、饮食咨询、放松训练等

6. 评估工具

   ：标准化量表和评估方法

7. 护理措施

   ：个性化护理方案和干预策略

8. 并发症

   ：营养不良、电解质紊乱等

9. 患者教育

   ：健康教育内容和方法

10. 治疗效果

    ：症状控制和生活质量改善

临床应用价值：从理论到实践的桥梁

4.1 支持个性化症状管理

知识图谱通过在统一语义框架内链接症状、风险因素和干预措施，促进了临床相关信息的快速检索。这一功能可以协助护士：

1. 识别个性化护理策略

   • 为高风险患者应用放松训练

   • 进行饮食调整

   • 制定针对性干预方案

2. 选择验证的评估工具

   • 标准化症状监测方法

   • 可靠的评估量表

   • 客观的效果评价指标

3. 促进精准护理

   • 增强患者教育

   • 支持一致的、数据驱动的症状管理

4.2 模块化设计与临床可解释性

本知识图谱虽然规模适中，但强调模块化和临床可解释性。

预处理阶段的优化

在预处理过程中，相似内容被分组为主题模块，增强了可扩展性，允许无缝整合新实体或关系。例如：

• "运动"和"饮食咨询"被有效地建模在"非药物治疗"下

• 不同症状类型被归类到"症状评估"模块

• 各类药物被组织到"药物干预"体系中

标准本体对齐

与标准本体（如SNOMED-CT、MeSH和UMLS）的对齐确保了互操作性和跨系统可用性。

4.3 作为适应性参考的应用场景

知识图谱作为适应性参考工具，可在多个场景中发挥作用：

临床决策支持

• 快速查询症状管理方案

• 识别高危人群

• 选择合适的干预措施

护理教育培训

• 新护士培训教材

• 继续教育资源

• 临床路径制定

科研支持

• 识别研究空白

• 发现潜在研究问题

• 支持假设生成

创新意义：护理人工智能能力的提升

5.1 中国护理界的AI认知现状

近期研究表明，中国护士对生成式人工智能持有不断演变和动态的认知，特征为：

积极方面

• 对创新充满热情

• 认识到增强研究和临床护理的潜力

担忧方面

• 效能的不确定性

• 伦理问题

• 数据可靠性

尽管认识到其潜力，人工智能素养不足仍然是进步的重大障碍。

5.2 本研究的实践意义

本研究为将大语言模型整合到护理实践中提供了实用途径，提供了一个可以：

1. 增强护士AI能力的框架
2. 促进负责任的、基于证据的AI应用的方法
3. 支持临床环境中AI技术应用的范例

5.3 对护理专业的发展启示

本研究对护理专业发展具有多重启示：

知识管理范式转变

• 从传统的文献检索转向智能化知识发现

• 从经验驱动转向数据驱动决策

• 从碎片化学习转向系统化知识整合

护理教育创新

• 将AI工具纳入护理课程体系

• 培养护士的数字素养和计算思维

• 建立人机协作的护理实践模式

专业能力提升

• 增强循证护理能力

• 提高临床推理水平

• 促进跨学科协作能力

这些转变将推动护理专业向智能化、精准化方向发展,为患者提供更高质量的护理服务。

研究局限性与未来展望

6.1 研究局限性

尽管本研究取得了积极成果,但仍存在以下局限:

数据来源局限

• 主要基于已发表文献和指南

• 缺乏实时临床数据的整合

• 未纳入患者报告结局

知识图谱完善性

• 当前知识图谱的覆盖范围有限

• 实体关系的深度和广度需进一步拓展

• 动态更新机制尚未完全建立

验证与应用局限

• 缺乏大规模临床验证

• 未在多中心环境中测试

• 用户接受度和实际应用效果有待评估

6.2 未来研究方向

基于现有局限,未来研究可从以下方向深化:

技术层面优化

• 整合多模态数据源(电子病历、基因组学数据)

• 引入深度学习算法提升知识抽取精度

• 开发自动更新机制保持知识时效性

临床应用拓展

• 开展多中心前瞻性研究

• 构建个性化预测模型

• 建立临床决策支持系统

总结：开启护理实践智能化的新篇章

本研究成功构建了基于大型语言模型的乳腺癌化疗所致恶心呕吐（CINV）知识图谱，为临床护理决策提供了创新性的数据驱动工具 。通过整合47项高质量研究的验证知识，该知识图谱提取了238个实体和242个关系，命名实体识别和关系抽取的F1分数分别达到82.97%和85.54%，充分证明了该方法在医学领域的高准确性和可靠性 。

该知识图谱通过系统化地连接症状、风险因素和干预措施，实现了临床相关信息的快速检索，能够协助护士识别个性化护理策略、增强患者教育，并支持一致的数据驱动症状管理 。其模块化设计和与SNOMED-CT、MeSH、UMLS等国际标准本体的对齐，确保了良好的互操作性和跨系统可用性 ，为知识图谱的临床推广奠定了坚实基础。

更重要的是，本研究为将大型语言模型整合到护理实践中提供了切实可行的途径，有望显著增强护士的人工智能能力，推动负责任的、基于证据的AI应用在护理领域的落地 。面向未来，通过整合多模态数据源、引入深度学习算法、建立自动更新机制，并开展多中心前瞻性研究，该知识图谱的精度和应用价值将进一步提升 ，最终推动护理专业向智能化、精准化方向迈进，为乳腺癌患者提供更高质量的症状管理和护理服务。

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