Dual-Pathway Fusion of EHRs and Knowledge Graphs for Predicting Unseen Drug-Drug Interactions
Franklin Lee, Tengfei Ma
药物相互作用(DDI)仍然是可预防伤害的主要来源,许多临床上重要的机制仍然未知。 现有模型要么依赖于药物知识图谱(KG),这些知识图谱(KGs)在看不见的药物上失败,要么依赖于电子健康记录(EHR),这些记录是嘈杂的,时间上的和站点依赖的。 根据我们的知识,我们介绍了第一个在患者水平EHR上下文中设置KG关系评分的系统,并将推理提炼成纯EHR模型,用于零点推断。 融合“教师”学习两种来源中代表的药物对的机制特异性关系,而蒸馏的“学生”则推广到新的或很少使用的药物,而没有 KG 的推断。 两者都在药理学机制(药物关系)的共享本体下运作,以产生可解释的,可审计的警报,而不是不透明的风险评分。 该系统经过多机构EHR语料库与策划的DrugBank DDI图配对的培训,并使用临床对齐的、以决策为重点的协议进行评估,该协议具有避免人工轻松配对的泄漏安全底片,在多机构测试数据中保持精度,产生特定机制,临床上一致的预测,以可比的整体检测性能(F1)降低错误警报(高精度),并且与之前的方法相比,错过了更少的真实交互。 案例研究进一步显示,临床认可的CYP介导和药物动力学机制的零点识别,支持在临床决策支持和药物警戒中的实际使用。
Drug-drug interactions (DDIs) remain a major source of preventable harm, and many clinically important mechanisms are still unknown. Existing models either rely on pharmacologic knowledge graphs (KGs), which fail on unseen drugs, or on electronic health records (EHRs), which are noisy, temporal, and site-dependent. We introduce, to our knowledge, the first system that conditions KG relation scoring on patient-level EHR context and distills that reasoning into an EHR-only model for zero-shot infe...