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文档简介

企业主权式AI：医疗应用KG的创新设计By高焕堂教授/神樱AI团队一、此项创新设计的涵意：l这是针对乳腺癌症领域型<基因中游KG的>设计和AI模型训练。l此项整体设计与训练策略，是针对乳腺癌领域构建中游知识图谱（MidstreamKG）来生成语意嵌入的任务上，具有多个角度的优点与深度：二、实作案例：乳腺癌症领域的中游KG实践knowledgegraph,中文译：药物再利用知识图谱其支持下游的精准医疗AI任务上，表现非常亮丽。同时，人们也从生物知识库中整合了以疾病和基因为中心的多种关系，开发了一个使用交互张量分解来识别疾病基因关联的通到不同关系的内涵，赋予生物实体和关系更全面、更精确的表示，有利于疾病基因预测。如下图：这些上游大KG的预训练知识，能有效节省中、下游模型的训练速度和成本。本案例是针对<乳腺癌症>领域，使用神樱AI团队自己开发的下图所示：成为这中游MutationKG的<药物>节点的起始特征(InitialFeatures)。同时，也从上游KDGene里读取基因实体的嵌入向量(Embeddings)，成为这中游MutationKG的<基因>节点的起始特征。然后，搭配本地机构自主性癌症及其类型数据，展开训练中游GNN模型，如下图所示：于是，已成功训练出一个能够把突变数据转换成嵌入向量的GNN模型，而且嵌入已储存于mutation_embeddings_gin.csv档案里，可供后续下游任务使用（如分类、群聚、可视化、或与影像特征融合等）。此下游任务结合了医学影像特征（Ultrasound/MRI）进行多模态推论，分类等)。如下图所示：关于超音波影像中的疑似的肿瘤评估，定义于美国放射学会所制定BI-RADS分级标准被广泛应用于乳腺的各种影像学检查，如乳腺钼靶X线摄影、彩超、核磁共振，是用来评价乳腺病变良恶性程度的一种评估分类法。本范例采取Ultralytics的RT_DETR模型：反事实推理(CounterfactualInference)与KG的结合愈来愈重要。基于推理能够帮助人们理解和分析图结构中的因果关系。例如，本案例的决策式利用反事实分析来理解不同治疗方案的潜在效果，进行个性化的治疗决策支持。如下图所示：(图-6、降低决策风险)三、实机演

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