Améliorer les prédictions de santé avec des réseaux de neurones graphiques

Les réseaux de neurones graphiques (GNNs) deviennent de plus en plus importants dans le secteur de la santé et d'autres domaines parce qu'ils peuvent gérer des relations de données complexes. Les méthodes traditionnelles de traitement des données se concentrent souvent sur des séquences, comme le texte, ou des grilles, comme les images. Cependant, les applications modernes nécessitent souvent des structures différentes, comme les Graphes de connaissances (KGs), où les informations sont stockées dans un réseau de points connectés.

#Utilisation des Graphes de Connaissances en Santé

Dans un KG, chaque point représente une information, tandis que les connexions montrent comment ces éléments sont liés. Par exemple, en santé, le dossier médical électronique d'un patient peut inclure des détails tels que son âge, son historique médical et ses résultats de laboratoire. Ces dossiers peuvent être représentés comme des nœuds et des liens dans un KG.

Une tâche courante avec les KGs est de prédire les liens entre ces nœuds. Par exemple, si on a un patient et son dossier de santé, on pourrait vouloir prédire quelles maladies chroniques il pourrait développer. Les GNNs peuvent aider à faire ces prédictions en analysant les dossiers de santé d'autres patients.

#Le Rôle des GNNs dans la Prédiction des Résultats de Santé

Les GNNs sont conçus pour traiter des données avec plusieurs relations et types. Ils sont particulièrement utiles en matière de santé pour des tâches comme prédire les réadmissions à l'hôpital ou la probabilité de développer des maladies chroniques. Malgré leur utilité, entraîner des GNNs efficacement reste un défi.

La plupart des recherches passées se sont concentrées sur le développement de nouveaux types de GNNs. Cependant, la façon dont l'information circule dans ces réseaux est aussi importante et mérite plus d'attention. Certaines études ont suggéré que la manière dont les nœuds dans les GNNs se connectent devrait correspondre à la façon dont l'information est structurée dans les KGs. Dans certains cas, cependant, il peut être plus bénéfique de créer des connexions uniques conçues pour des tâches spécifiques.

#Importance de l'Intégration du Flux d'Information

Dans cette discussion, on se concentre sur comment l'information circule dans les GNNs et son effet sur la prédiction des liens dans un contexte clinique. On a développé un modèle qui sépare les connexions dans un GNN des connexions dans le KG. En faisant cela, on a découvert qu'ajouter des connaissances du domaine médical dans les connexions du GNN peut améliorer les performances par rapport à l'utilisation uniquement des connexions du KG.

On a aussi trouvé qu'inclure des arêtes négatives, qui représentent un manque de connexion, est important pour obtenir des prédictions précises. Si trop de couches sont ajoutées au GNN, cela peut en fait nuire aux performances.

#Création d'un Modèle pour Prédire des Liens

Pour prédire des liens dans un KG, on commence avec des nœuds qui ont des vecteurs de caractéristiques uniques appelés Embeddings. Chaque lien a aussi des caractéristiques qui décrivent le type de connexion entre les nœuds. Pour chaque paire de nœuds et type de lien, on définit un score qui indique la force de la connexion.

L'objectif est d'optimiser ce score, en le faisant correspondre aux connexions réelles dans le KG. En minimisant les différences, on peut trouver des embeddings et des poids de connexion adaptés qui indiquent si un lien positif ou négatif existe.

#Comment Fonctionnent les GNNs

Les GNNs abordent le problème d'optimisation en calculant les embeddings selon la façon dont les nœuds sont connectés. Les embeddings d'un nœud sont construits à partir des embeddings de ses nœuds voisins. Les GNNs utilisent plusieurs couches pour combiner ces embeddings à l'aide de fonctions non linéaires, permettant au modèle d'apprendre les relations plus efficacement.

Une partie clé du design du GNN est sa connectivité, c'est-à-dire comment il permet aux informations de circuler entre les nœuds. Selon le cas spécifique, la connectivité des GNNs doit être soigneusement conçue car elle influence l'efficacité avec laquelle le modèle peut apprendre.

#Processus de Prédiction de liens

Quand on veut prédire un lien dans un KG, on regarde les scores en utilisant les embeddings et les poids de connexion appris pendant l'entraînement. Si le score dépasse un certain seuil, on peut considérer qu'un lien positif existe.

Parfois, on doit prédire des liens pour de nouveaux nœuds non vus pendant l'entraînement. Dans ce cas, on calcule leurs embeddings en combinant leurs embeddings initiaux avec ceux de leurs voisins vus pendant l'entraînement.

#Mise en Pratique avec PyG

Pour mettre en œuvre la prédiction de liens, on peut utiliser PyG, une bibliothèque Python conçue pour les GNNs. La première étape est de créer un KG dans le format requis, où chaque entrée montre comment les nœuds sont connectés. Chaque connexion est dirigée, ce qui signifie qu'il y a une source et une cible claires pour chaque relation.

Ensuite, on mappe ce KG à un objet de données PyG contenant les embeddings initiaux des nœuds, la connectivité, les types de relations et des étiquettes indiquant si les liens sont positifs ou négatifs.

#Construction du Modèle GNN

Le modèle GNN se compose de deux parties principales : la génération des embeddings et la définition de la fonction de scoring. La génération des embeddings initialise le modèle et la fonction de scoring définit comment on évalue les connexions entre les nœuds.

La fonction forward calcule les embeddings et les scores pour chaque lien dans le KG. La manière dont les embeddings sont communiqués entre les nœuds est cruciale pour l'efficacité de ce processus.

#Entraînement du Modèle GNN

L'entraînement du GNN nécessite une série d'étapes, y compris le contrôle de la façon dont les embeddings communiquent pour assurer un apprentissage efficace. On peut filtrer quelles arêtes évaluer pendant l'entraînement, nous permettant de spécialiser le modèle pour des types de liens spécifiques.

#Cas d'Utilisation : Triage Clinique

Dans cette section, on évalue l'efficacité du GNN en utilisant un jeu de données de santé synthétique appelé Synthea. L'objectif est de voir comment différents choix de design dans le GNN affectent la précision des prédictions de liens liés au triage clinique.

Le triage clinique consiste à décider du niveau de soins approprié qu'un patient nécessite en fonction de ses symptômes et de son historique médical. Pour nos tests, on analyse diverses configurations de GNN, tailles d'embeddings et l'impact des arêtes négatives sur la précision des prédictions.

#Vue d'Ensemble du Jeu de Données

Synthea est un outil qui génère des dossiers patients réalistes. Ces dossiers contiennent une variété d'informations, telles que des détails démographiques et des rencontres médicales. Pour la tâche de triage clinique, on extrait des conditions médicales pertinentes et des rencontres de ces dossiers, classées par type d'action de soin nécessaire.

#Expériences : Mise en Place du KG

Pour nos expériences, on crée un KG spécifiquement pour le triage clinique en utilisant Synthea. Ce KG comprend plusieurs types de nœuds connectés par différentes relations. Même si Synthea ne fournit pas d'arêtes négatives, on les ajoute en fonction de notre compréhension de la façon dont les rencontres se connectent à différentes actions de soin.

#Évaluation de la Connectivité des GNN

Dans nos tests, on examine comment différentes manières de connecter les nœuds dans le GNN affectent la performance de prédiction de liens. On regarde quatre options de connexion différentes, chacune influençant la manière dont l'information des embeddings circule.

Certaines connexions peuvent sembler logiques mais ne donnent pas de bonnes performances. Par exemple, si une rencontre ne peut pas accéder à des caractéristiques importantes comme des conditions ou des observations, les prédictions en pâtissent. À l'inverse, une connexion qui permet seulement aux informations nécessaires de circuler a tendance à mieux fonctionner.

#Impact de la Taille des Embeddings et des Couches

On étudie comment la taille des embeddings et le nombre de couches GNN affectent la précision des prédictions. On découvre qu'augmenter la taille des embeddings améliore les performances jusqu'à un certain point, après quoi les gains deviennent minimes. Ajouter plus de couches peut, de manière inattendue, nuire aux performances à cause d'un phénomène appelé "over-smoothing", rendant les embeddings des nœuds trop similaires.

#L'Importance des Arêtes Négatives

Enfin, on étudie comment la suppression des arêtes négatives du KG impacte la précision des prédictions. Nos résultats indiquent que les arêtes négatives sont essentielles pour une prédiction de lien efficace, car elles fournissent des échantillons négatifs importants pour le processus de classification.

#Conclusion

Cette étude met en lumière comment le flux d'information dans les GNNs affecte les performances dans un contexte clinique. Incorporer des connaissances médicales dans la conception de la connectivité des GNNs conduit à de meilleurs résultats, et prendre en compte les arêtes négatives est crucial pour des prédictions précises. Des recherches futures peuvent se concentrer sur l'application de cette approche à d'autres jeux de données et trouver des moyens d'automatiser l'inclusion de connaissances pertinentes dans les conceptions de GNN.