في عالم الطب الحديث، تعد السجلات السريرية ثروة من المعلومات المتعلقة بحالة المرضى، إلا أن تحويل هذه البيانات إلى رسوم بيانية معرفية منظمة وموثوقة يمثل تحدياً كبيراً. تواجه هذه العملية العديد من العقبات مثل الأخطاء في استخراج البيانات، توافق المصطلحات، العلاقات المفقودة، والغموض الزمني. ولذلك، نقدم لكم إطار عمل ثوري لبناء وتنقية الرسوم البيانية المعرفية الصحية يتمحور حول نموذج Clinical Graph-JEPA.

يستند هذا النموذج إلى مبدأ تحويل الرسوم البيانية المعرفية السريرية من كائنات ثابتة إلى تمثيل ديناميكي لحالة المرضى والتنبؤ بها. خلال كل تسجيل للمريض، يتم إنشاء رسم بياني معتمد على الأدلة من سجلات MIMIC-IV المنسقة، حيث يتعلم النظام كيفية استعادة العلاقات السريرية المفقودة من سياق الرسم البياني المرصود.

من خلال برنامج تقييم شامل، تم قياس فعالية عملية التنقية باستخدام أساليب جديدة مثل استرداد علاقات هشة (MRR وHits@k) وتقييم مجموعات محمولة (AUC وMRR). ما يميز ذلك أنه، وفي السياق نفسه، تمت مقارنة إعدادات خالية من تحويل الملاحظات مع إعدادات مدعومة بملاحظات حقيقية، مما أظهر تحسناً بنسبة 31% في MRR عند استخدام البيانات المحسّنة.

باستخدام هذا النموذج، يمكن للأطباء الاعتماد على منظومة دقيقة تقدم دعمًا فعالاً في اتخاذ القرارات الطبية، مما يساهم في تحسين عناية المرضى بشكل ملحوظ.