[论文解读] Digital Twins for Patient Care via Knowledge Graphs and Closed-Form Continuous-Time Liquid Neural Networks

Logan Nye|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2023

Digital Transformation in Industry被引用 5

一句话总结

本文提出了一种新颖的患者照护数字孪生框架，通过将多模态电子健康记录整合到知识图谱中，并利用闭式连续时间液体神经网络对动态患者状态进行建模。该方法实现了计算成本更低的实时个性化临床分析，支持早期诊断、治疗模拟和手术规划。

ABSTRACT

Digital twin technology has is anticipated to transform healthcare, enabling personalized medicines and support, earlier diagnoses, simulated treatment outcomes, and optimized surgical plans. Digital twins are readily gaining traction in industries like manufacturing, supply chain logistics, and civil infrastructure. Not in patient care, however. The challenge of modeling complex diseases with multimodal patient data and the computational complexities of analyzing it have stifled digital twin adoption in the biomedical vertical. Yet, these major obstacles can potentially be handled by approaching these models in a different way. This paper proposes a novel framework for addressing the barriers to clinical twin modeling created by computational costs and modeling complexities. We propose structuring patient health data as a knowledge graph and using closed-form continuous-time liquid neural networks, for real-time analytics. By synthesizing multimodal patient data and leveraging the flexibility and efficiency of closed form continuous time networks and knowledge graph ontologies, our approach enables real time insights, personalized medicine, early diagnosis and intervention, and optimal surgical planning. This novel approach provides a comprehensive and adaptable view of patient health along with real-time analytics, paving the way for digital twin simulations and other anticipated benefits in healthcare.

研究动机与目标

• 解决临床环境中数字孪生应用面临的计算与建模复杂性障碍。
• 将多模态患者数据（如电子健康记录、检验结果和影像）整合为统一的、语义丰富的表示形式。
• 通过高效的连续时间神经网络实现实时、动态的患者健康轨迹建模。
• 通过个性化洞察、早期诊断和治疗效果模拟，支持临床决策制定。
• 为医疗领域数字孪生应用提供可扩展且可适应的架构。

提出的方法

• 将患者健康数据结构化为知识图谱，利用正式本体模型临床实体（如疾病、药物、症状）之间的关系。
• 采用闭式连续时间液体神经网络（CTLNNs）通过解析解对患者状态的时间动态进行建模。
• 利用CTLNN的解析公式，相比标准循环网络，显著降低训练与推理延迟。
• 将知识图谱与CTLNN集成，注入临床知识，提升模型可解释性与泛化能力。
• 在保留健康进展连续时间动态的前提下，使用时间患者数据对混合系统进行端到端训练。
• 利用闭式解的可微性，支持知识图谱与神经网络组件的反向传播与联合优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 知识图谱能否在临床环境中有效表示多模态、异构的患者数据，以支持数字孪生建模？
• RQ2 与标准RNN相比，闭式连续时间液体神经网络能否提供更准确且低延迟的动态患者状态建模？
• RQ3 通过本体集成临床知识在多大程度上提升了数字孪生模型的可解释性与性能？
• RQ4 该框架在多大程度上能够实现实时、个性化的临床分析，以支持早期诊断与治疗规划？
• RQ5 所提出的架构在保持计算效率的同时，能否扩展至复杂且长期的患者轨迹？

主要发现

• 连续时间液体神经网络的闭式公式显著提升了推理与训练速度，相比标准RNN大幅降低了计算开销。
• 将知识图谱与神经网络结合，通过编码临床关系与层级结构，增强了模型的可解释性。
• 通过利用解析解，系统避免了迭代数值积分步骤，从而支持实时分析。
• 该系统支持患者健康轨迹的动态模拟，有助于早期诊断与个性化治疗效果预测。
• 该方法对多种临床数据类型（包括时间序列生命体征、检验结果和临床记录）表现出良好的适应性。
• 混合架构在保持计算效率的同时，实现了对复杂多模态患者数据的高保真建模，适用于临床部署。