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精准健康管理视角下高血压健康干预知识图谱的构建

泰然健康网
2024-12-18 09:55

目前我国高血压患者约2.45亿人，防治现况不容乐观，有效的高血压健康管理是遏制心脑血管疾病流行的关键策略之一[1]。与此同时，国家政策也明确强调医防融合，慢性病健康管理成为基层卫生服务机构的重要职责，家庭医生承担高血压患者长期健康管理的主要工作[2]。实际健康管理的开展缺乏系统性且较为滞后，现有研究多注重药物干预[3]。家庭医生对患者的健康干预较为笼统，一般以常见的高血压临床指南为依据，大多仅以“限盐”“戒烟”“戒酒”“规律运动”等短语呈现，且忽视了高血压人群中存在人口学与疾病状态的差异，无法实现对于不同患者人群的差异化干预指导，精准性较差[4]。

近年来，知识图谱作为一种储存医疗大数据、高效表达和管理知识的方式备受关注，可高效指导医疗及健康管理活动。但当前该技术多应用于以疾病为中心的临床决策支持[5]，已有图谱关注疾病诊疗而缺少膳食指导、运动干预等高血压健康管理，尚无法满足健康干预开展需求[6]。从服务提供者家庭医生视角，本研究旨在构建高血压患者的健康干预知识图谱，为基层医务人员真正落实健康管理提供快速高效的工具。

1. 高血压健康干预知识图谱构建关键要素

知识图谱用图模型描述某一领域的概念实体事件以及实体之间的关系，基本的逻辑结构由数据层和模式层组成。数据层的表现形式是一系列的实例，知识将以事实为单位存储，是实体的具体化，模式层则是知识图谱的核心，用于存储经过提炼的知识，规范数据层的一系列事实表达。鉴于高血压健康干预知识图谱专业性较强，对知识的准确性要求较高，本研究先从原始数据中提取实体，再基于实体的特征构建顶层的本体模式。因此，本研究首先经过文献检索，选择信度较高的指南及专家共识作为实体的数据来源，由文献中提炼出健康干预元素作为本次高血压健康干预知识图谱的首批实体，基于这些信度较高的实体构建本体框架。再以本体层作为依据，填充三元组形成数据层，经过知识融合，使用图数据库构建知识图谱并进行存储。

2. 高血压健康干预知识图谱构建

2.1 文献检索

系统检索中国知网、万方、维普、Web of Science等数据库，同时手工检索梅斯医学、医脉通等网站，检索国内外权威机构发布的各版高血压管理指南和专家共识。纳入标准：(1)国内外公开发表的完整指南或专家共识文献；(2)研究对象为高血压患者；(3)文献推荐建议明确；(4)中文或英文；(5)最新年份版本。排除标准：(1)无法获取全文；(2)非中、英文版本；(3)重复发表、旧版本或翻译版本；(4)仅提及若干健康干预元素而缺少具体的推荐建议，即健康干预相关内容较少；(5)对指南或专家共识进行解读的研究。系统检索并去重后共获得文献1 063篇，按照纳入与排除标准筛选后获得17部文件，其中中文指南5部[4, 7-10]、中文专家共识3部[11-13]、英文指南9部[14-22]。最新版本的发布时间为2018—2023年，均由行业权威学会、专业委员会、研究中心等官方机构发布，纳入指南与专家共识的基本信息见表 1。

表 1 纳入高血压健康干预相关文献的基本信息

Table 1. Basic information on selected literature for health interventions targeting hypertension

指南编号国家/地区发布年份发布机构管理对象健康干预相关方面 1 中国 2023 国家卫生健康委员会成人高血压患者营养 2 2022 高血压肾病诊治中国专家共识组肾病患者营养、运动、睡眠 3 2021 高血压心率管理多学科共识组高血压患者营养、运动 4 2020 国家卫生健康委员会等成人高血压患者营养、运动、心理 5 2020 中华医学会妇产科学分会妊娠期妇女营养、睡眠 6 2020 中华医学会心血管病学分会第十届委员会高血压学组中青年高血压患者营养、运动、心理 7 2019 国家卫生健康委员会疾病预防控制局等高血压易患人群与患者营养、运动、心理 8 2019 中国老年医学学会高血压分会等老年高血压患者营养、运动、心理、睡眠 9 加拿大 2022 加拿大妇产科医生协会妊娠期妇女营养、运动 10 2020 加拿大高血压协会成人、儿童高血压易患人群营养、运动、心理 11 英国 2021 英国临床糖尿病专家协会等糖尿病肾病伴高血压患者营养、运动 12 2019 英国国家健康和护理卓越研究所成人高血压风险人群营养、运动、心理 13 日本 2019 日本高血压协会高血压患者营养、运动、心理 14 美国 2022 美国糖尿病学会高血压合并糖尿病患者营养、运动 15 2018 美国心脏病学会等心血管疾病风险人群与患者营养、运动 16 欧洲 2018 欧洲心脏病学会等成人高血压患者营养、运动 17 2022 欧洲心脏病学会未成年高血压风险人群与患者营养、运动

从上述文件中人工提取不同高血压患者人群健康干预相关内容，推荐建议中一般涵盖膳食指导、运动建议、健康心理和充足睡眠等生活方式方面的指导，因此将健康干预分为营养、运动、心理和睡眠4个模块。将文件中整条推荐建议拆分为干预条目与条目具体内容两部分，语义模糊或无具体数值的部分则通过查阅《中国居民膳食指南2022》《运动处方概要》等作进一步补充，并通过咨询专业人士进一步补充条目。整理后形成健康干预条目清单，部分营养干预数据见表 2。

表 2 健康干预条目清单中营养干预示例

Table 2. Examples of nutrition interventions in the list of health intervention items

干预模块干预条目具体内容营养饮食清淡[4, 13, 23] (成人)盐摄入量＜5 g/d，油25~30 g/d；(6~10岁)盐摄入量＜4 g/d，油＜25 g/d；(11~13岁及14~17岁)盐摄入量＜5 g/d，油25~30 g/d；(孕中期及孕晚期)加碘盐摄入量5 g/d，油25 g/d 营养矿物质摄入[8, 13, 23] 增加钾的摄入，增加富含钾离子的食物(如新鲜水果、蔬菜及豆类)摄入；(中青年)每日钙摄入量为800 mg；(老年，孕中期及孕晚期)推荐每日钙摄入量为1 000~1 200 mg，可耐受的最高摄入量为2 000 mg2.2 本体框架构建

本研究以人工编辑的形式归纳得到高血压健康干预本体框架。根据健康干预条目清单进行梳理，年龄和疾病状态可作为主要患者特征，营养、运动、心理、睡眠可作为健康干预的主要模块。年龄统一划分如下，(1)儿童青少年：根据《中国学龄儿童膳食指南》分为6~10岁、11~13岁和14~17岁的高血压患者[24]；(2)成年人：指18岁及以上的成年高血压患者；(3)老年人：指65岁及以上的老年高血压患者[8]。因此，本体框架的核心本体分为3层，包括患者年龄(主要分为儿童青少年、成年人、老年人3类)、高血压并存疾病及特殊类型高血压等状态与健康干预模块(营养、运动、心理、睡眠)，示意图见图 1。将前两层的核心本体进行组合，分别对应不同的健康干预方案，通过专家咨询对干预方案中的条目进行把关。

图 1 高血压健康干预知识图谱本体框架

Figure 1. Ontology framework for knowledge graph of hypertension health interventions

2.3 知识抽取

整理得到指南中的健康干预条目清单后进行知识抽取，由于指南中的健康干预内容均为非结构化文本，经过健康干预条目清单的预处理，已经除去大部分文字表述，重点提取健康干预元素与对应数值。由于健康干预条目清单中不同患者人群在同一条目下的具体内容有所不同，考虑到知识抽取的严谨性，确立实体元素和属性元素抽取原则，具体如下，(1)核心实体元素识别：核心实体元素指的是每一干预条目中的名词元素，如针对难治性高血压患者的运动模块中，每天进行50%最大耗氧量强度的有氧运动至少30 min，且每周尽量多的天数进行体力活动，这一条目的核心实体元素是“有氧运动”与“强度”而不是后半句中的“体力活动”或“天数”；(2)核心实体元素补充：上述条目中，强度是运动的一个维度，而“有氧运动”与“至少30 min”不能构成维度，因此需要补充形式与时长2个维度作为核心实体元素；(3)属性元素提取：对应上述核心实体元素，找到其匹配的属性值并作整理。如上述条目中，首先提取出“强度—50%最大耗氧量”，后补充运动形式与运动时长，得到“形式—有氧运动”“时长—至少30 min”。注意知识提取时，依据的是客观事实，是文献、指南、教科书等，是计算机语言的逻辑要求，因此在仅有属性值而缺乏核心实体元素时需要补充完整。遵循实体和属性元素的提取原则，将抽取后的结果以三元组的形式表示，将营养、运动、心理、睡眠四大干预模块作为起始实体，将提取出的核心实体元素作为指向实体，属性值作为关系，共得到102组实体属性三元组，其中运动干预三元组见表 3。

表 3 运动干预三元组

Table 3. The entity triples of exercise intervention

起始实体指向实体属性值起始实体指向实体属性值运动 BMI ＜24.0 运动时长逐渐增加运动 BMI ＜18.5 运动频率 5~7次/周运动 BMI ＜28.0 运动频率 3~5次/周运动 BMI ≥28.0 运动种类多样化运动 BMI ＜第85百分位(同年龄同性别) 运动环境气温适宜运动腰围＜85 cm 运动环境风力3级以下运动腰围＜80 cm 运动补水少量多次运动体重控制运动补水每小时不超过1 000 mL 运动体重增长11.0~16.0 kg 运动监测血压变化运动体重增长8.0~14.0 kg 运动久坐 < 2 h 运动体重增长7.0~11.0 kg 运动久坐减少运动体重增长5.0~9.0 kg 运动健康评估评估运动体重减少3%~5% 运动运动禁忌证排除运动形式有氧运动运动运动处方临床医生允许下运动形式抗阻力运动运动运动处方医护人员指导运动形式伸展运动运动运动准备运动开始前运动强度低度至中度运动剧烈运动减少运动强度中度运动关节损伤避免运动强度 60%~70%最大心率运动放松精神运动强度 50%最大耗氧量运动节律动作运动强度 RPE主观疲劳量表运动呼吸自然运动时长每次至少30 min 运动不适停止运动时长每周至少150 min 运动不适观察治疗2.4 知识融合

知识融合是知识图谱构建的重要步骤，通过知识融合可将知识图谱内部的实体进行精简，提示知识图谱的效率。知识融合包括实体对齐、实体消歧和重复知识合并。本研究已经形成健康干预条目清单，且经知识抽取后实体属性三元组规模不大，故采取人工检查的方式，将含义相同的实体进行合并(即实体对齐与实体消歧)，删减重复的三元组(即重复知识合并)后储存为CSV文件格式，以此降低系统冗余。

2.5 知识储存

本研究使用图数据库中较为常用且性能稳定的Neo4j储存知识图谱的相关数据。和一般数据库相比，图数据库可支持查询及标准数据库管理，便于知识图谱的管理与后续应用开发。知识储存即指将包含高血压健康干预相关知识三元组的CSV文件按年龄导入至Neo4j图数据库的过程。图数据库中部分知识图谱形式如图 2~4所示。

图 2 儿童青少年患者高血压健康干预知识图谱部分

Figure 2. Knowledge graph for hypertension health interventions in children and adolescents

图 3 成年患者高血压健康干预知识图谱部分

Figure 3. Knowledge graph for hypertension health interventions in adults

图 4 老年患者高血压健康干预知识图谱部分

Figure 4. Knowledge graph for hypertension health intervention in the elderly

3. 高血压健康干预知识图谱的特点与应用场景

3.1 高血压健康干预知识图谱的社区应用优势

健康管理是家庭医生签约管理服务的重要内容，但当前家庭医生提供的健康干预内容单一、难以做到有效识别不同特征的人群、开展差异性的健康干预，实践效果不理想，亟须高效的辅助工具。本研究以高血压为例，构建的健康干预知识图谱具有创新性，弥补了现有空白并可推广至其他慢性病的管理。作为辅助社区家庭医生进行长期健康干预的有力工具，可以推动实现人群针对性更强的患者健康管理。在社区场景下，可进一步开发相应插件，将知识图谱搭载于医疗信息系统可以推进海量数据的智能处理。利用自然语言处理等算法可以抓取健康档案中的患者特征，准确识别患者目前对应的人群类型并输出适用的健康干预方案；或者实时采集患者电子病历中健康状态的变化，如某一患者新近确诊2型糖尿病后知识图谱将输出更新后的健康干预方案。构建好的知识图谱在社区中的进一步应用将大幅提升家庭医生进行健康干预信息检索、患者智能管理的效能。

3.2 高血压健康干预知识图谱的意义与特点

在构建理念层面上，高血压健康干预知识图谱以高质量的知识来源和准确完善的本体结构保证了知识质量，主要以可信度高的指南及专家咨询为证据基础构建，符合循证科学理念。知识表示层面上，可视化的知识图谱简化了实体与关联属性之间的关系，提供了数据网络的全局视图和更语义化的表达，有利于家庭医生理解不同患者人群健康干预方案的总体结构、补全知识等。在效果层面上，本研究构建的知识图谱将干预建议与具体描述相结合形成健康干预方案，确保细节完善。本研究最终构建的知识图谱具有高血压人群精细化及干预方案具体化的特点。将高血压人群细分为3个年龄段，又根据指南等提取出多种高血压类型及多种合并疾病的状态，具有代表性的高血压人群分类可作为全人群健康干预的理论基础。其次，根据查阅文献资料及专家咨询结果，将每一条健康干预条目中语义模糊或无具体数值的部分作细化补充，以确保知识库中营养、运动、心理、睡眠四方面干预内容的科学性与完整性，充实干预方案，从而实现针对高血压的全人群、全方面健康干预。

本研究也存在一些不足：高血压健康干预知识图谱理论上构建完成，方法学上疾病状态分类较为简单，亟须投入基层医疗机构进行实践应用，以验证该知识图谱的适用性和实用性，根据实际应用情况进一步改进。

综上所述，健康干预相关实践处于发展阶段，以可信度高的研究证据为基础开展健康干预具有极大研究价值。本研究构建的知识图谱以社区作为应用场景，通过高质量的知识来源和准确完善的本体结构保证知识图谱中知识的质量，通过在指南等知识源中抽取高血压健康干预相关的实体及其关系，获取知识三元组并对其进行表示与存储，在此基础上实现了知识图谱可视化，可辅助医生进行患者健康管理决策。未来的研究将在基层医疗卫生机构中进一步验证知识图谱的实用性与适用性。