基于人工智能的乳腺癌患者异构健康数据整合与可互操作知识图谱构建

《npj Breast Cancer》：Construction of personal health knowledge graphs for clinical data harmonization in breast cancer

【字体：大中小】 时间：2026年10月13日 来源：npj Breast Cancer 8.4

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　　摘要整合异构个人健康数据并维护乳腺癌管理的临床登记库是一项劳动密集型工作。本研究提出了一种由人工智能驱动的虚拟助手，将可识别的乳腺癌患者数据转化为可互操作的个人信息健康知识图谱，供二次使用。第一代原型系统已部署于三家医院，在知情同意下提取并摄入患者数据，映射到符合本体论的知识

摘要

整合异构个人健康数据并维护乳腺癌管理的临床登记库是一项劳动密集型工作。本研究提出了一种由人工智能驱动的虚拟助手，将可识别的乳腺癌患者数据转化为可互操作的个人信息健康知识图谱，供二次使用。第一代原型系统已部署于三家医院，在知情同意下提取并摄入患者数据，映射到符合本体论的知识图谱中，并通过基于SHACL的结构验证和人在回路审查进行审核。整理后的数据涵盖人口统计学特征、诊断、病理、实验室检查结果、手术、治疗和随访等方面，从中通过本地SPARQL查询生成各站点的标准化登记库。数据摄入和整理结果在两个站点完成：摄入成功率为51%–94%，整理成功率为59%–64%，自动整理率为41%–47%。总体而言，基于SHACL的结构数据质量达到94.5%–96.1%（有效性：＞98%；完整性：76%–81%）。这些结果证明了半自动化健康数据协调和知识图谱构建的可行性，是迈向乳腺癌领域可扩展、可互操作的登记基础设施的初步步骤。