鄭宇辰，段旭博，楊 威

(貴州大學(xué)醫(yī)學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

0 引言

阻生智齒主要是由于人類的進(jìn)化，骨量小于牙量，受鄰牙、骨或軟組織的阻礙而只能部分萌出或完全不能萌出的第三磨牙。阻生智齒發(fā)病率很高[1]，且其危害很大，一般進(jìn)行拔除治療。由于阻生智齒位于口腔后部，手術(shù)空間窄、視野小，且形態(tài)多樣、并發(fā)癥多，所以阻生智齒的拔除多數(shù)為復(fù)雜牙拔除術(shù)[2]。

目前，諸多學(xué)者對阻生智齒的研究主要針對拔除的臨床效果及術(shù)后并發(fā)癥的防治和用藥，通過不斷改進(jìn)手術(shù)方案和術(shù)后護(hù)理方式，減小治療損傷。大多數(shù)研究方法為人工總結(jié)，通過對一段時(shí)間內(nèi)阻生智齒拔除發(fā)生嚴(yán)重并發(fā)癥的病例進(jìn)行回顧分析，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、應(yīng)用到臨床，缺乏全面性，無法系統(tǒng)性地針對不同病例研究預(yù)防及處理的可靠方法[3]。

Google 公司在2012 年提出知識圖譜(Knowledge Graph)[4]這一概念，它已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代最為重要的知識表示形式。典型的通用知識圖譜有DBpedia[5]、YAGO[6]、CN-Probase[7]等，這些大規(guī)模知識圖譜廣泛抽取信息，包含上億條實(shí)體屬性，涵蓋面巨大，信息資源豐富，但也存在無法全面完整地描述某些復(fù)雜領(lǐng)域知識的缺陷，繼而產(chǎn)生領(lǐng)域知識圖譜。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域是知識圖譜應(yīng)用最廣泛的垂直領(lǐng)域之一，通過對海量、異構(gòu)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效管理，為以知識圖譜為基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。目前知名的醫(yī)學(xué)知識圖譜有SNOMED-CT[8]、中醫(yī)藥知識圖譜[9]、中文醫(yī)學(xué)知識圖譜CMeKG[10]等，這些醫(yī)學(xué)知識圖譜的信息涵蓋面廣，但也存在對于某一復(fù)雜病種描述不全面的問題。

本文利用自然語言處理技術(shù)，基于知識圖譜關(guān)系表達(dá)能力強(qiáng)、可以進(jìn)行知識學(xué)習(xí)等優(yōu)勢，將知識圖譜技術(shù)應(yīng)用到阻生智齒領(lǐng)域中，構(gòu)建阻生智齒知識圖譜，涵蓋阻生智齒相關(guān)知識及拔除實(shí)例，幫助大眾全面了解阻生智齒。系統(tǒng)地總結(jié)各類阻生智齒病例，可提供一個(gè)阻生智齒數(shù)據(jù)庫供研究者使用。

1 方法

1.1 構(gòu)建阻生智齒語料

本文采用多源語料文本信息構(gòu)建知識圖譜，采用部分標(biāo)注部分自動(dòng)提取的方式訓(xùn)練模型進(jìn)行實(shí)體抽取，為構(gòu)建阻生智齒知識圖譜做準(zhǔn)備。首先準(zhǔn)備標(biāo)注語料，內(nèi)容如圖1所示。

圖1 阻生智齒知識圖譜的結(jié)構(gòu)

1.1.1 標(biāo)注格式

本文采用BMES 的標(biāo)注方式進(jìn)行實(shí)體標(biāo)注，格式如圖2 所示，“B”為所需標(biāo)注實(shí)體的開頭，“M”為實(shí)體的中間部分，“E”表示實(shí)體的結(jié)尾，“S”表示由單獨(dú)一個(gè)字表示的實(shí)體，其余文本采用“O”來標(biāo)注。

1.1.2 文本語料

本文所用的語料取自三個(gè)部分：其一是《口腔科常見病用藥指南》[11]，其針對各種口腔科常見疾病重點(diǎn)對治療用藥進(jìn)行了系統(tǒng)、詳細(xì)的闡述，其中部分章節(jié)介紹了阻生智齒手術(shù)所涉及到的藥物。我們從中提取藥物名稱、類型、成分、用途、禁忌、劑量及規(guī)格七個(gè)實(shí)體，標(biāo)注得到藥物數(shù)據(jù)集。其二是《下頜阻生智齒(第2 版)》[12]，其對下頜阻生智齒拔除方法及并發(fā)癥防治進(jìn)行了總結(jié)與探討。我們從中提取阻生類型、臨床表現(xiàn)及手術(shù)方法三種實(shí)體，標(biāo)注得到阻生智齒類型數(shù)據(jù)集。其三是阻生智齒臨床語料，它是根據(jù)貴陽市口腔醫(yī)院真實(shí)的阻生智齒拔除手術(shù)病歷、患者檢查報(bào)告單及CBCT 圖像信息，整理出來的臨床病歷語料。根據(jù)臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與意見，提取出矢狀位阻生類型、水平位阻生類型、癥狀、年齡、既往史、檢查項(xiàng)目、治療方案、藥物、牙根形態(tài)及牙根角度十種實(shí)體，標(biāo)注得到阻生智齒臨床數(shù)據(jù)集。

1.2 實(shí)體抽取模型

知識圖譜需要大量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行支撐，實(shí)現(xiàn)實(shí)體的自動(dòng)抽取是本文構(gòu)建知識圖譜重要步驟之一。本文基于上述獲得的部分標(biāo)注語料，選取合適的實(shí)體抽取模型，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)抽取。由于模型的多樣性，本文首先在語料上應(yīng)用部分經(jīng)典模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，選取出性能最優(yōu)的模型。

1.2.1 HMM模型[13]

隱馬爾可夫模型(HMM)是一種用于描述隨機(jī)過程統(tǒng)計(jì)特性的概率模型，包括隱狀態(tài)和顯狀態(tài)，利用HMM 模型能夠從可以觀測到的顯狀態(tài)序列計(jì)算出可能性最大的隱狀態(tài)序列。

1.2.2 BERT模型[14]

BERT 模型是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的語言表征模型，它經(jīng)過多個(gè)Transformer 結(jié)構(gòu)的堆疊，形成了自己的核心結(jié)構(gòu)，如圖3 所示。利用BERT 預(yù)訓(xùn)練模型，只需要在模型后增加一個(gè)輸出層進(jìn)行微調(diào)操作，就可以對接下游各種自然語言處理任務(wù)。

圖3 BERT核心結(jié)構(gòu)

1.2.3 BiLSTM模型[15]

LSTM（Long Short-Term Memory）是RNN 的一種改進(jìn)模型，它可以捕捉到較長距離的依賴關(guān)系，記住長期的信息以在NLP 任務(wù)中建模上下文信息，結(jié)構(gòu)如圖4 所示。而它存在一個(gè)缺陷，即無法編碼從后到前的信息。為了解決這一問題，我們通過將向前的LSTM 和向后的LSTM 結(jié)合成Bi-LSTM，可以更好地捕捉到雙向的語義依賴。

圖4 LSTM核心結(jié)構(gòu)

1.2.4 CRF模型[16]

條件隨機(jī)場（CRF）是一種序列標(biāo)注模型，它能夠充分考慮輸出標(biāo)簽之間的關(guān)系，可以有效建模最終預(yù)測標(biāo)簽之間的序列關(guān)系，讓預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確合理。

1.3 評價(jià)指標(biāo)

采用評測指標(biāo)F1-Score 對訓(xùn)練測試的結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，F(xiàn)1-score 是使用調(diào)和平均結(jié)合召回率和精度的指標(biāo)，計(jì)算公式為：

其中，P 表示精度(Precision)，描述被分為正例的樣本中實(shí)際為正例的比例；R 表示召回率(Recall)，描述有多少個(gè)正例被分為正例。

1.4 測試結(jié)果

將數(shù)據(jù)按照6:2:2的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，在訓(xùn)練參數(shù)一致的條件下，分別在三個(gè)標(biāo)注語料上進(jìn)行模型的訓(xùn)練與測試，結(jié)果如表1所示。

表1 模型在不同語料上的訓(xùn)練結(jié)果F1-score對比

在三個(gè)數(shù)據(jù)集上，HMM 模型的綜合F1-score 分別為0.6308、0.7085 和0.9445；BiLSTM 模型的綜合F1-score 分別為0.7800、0.7950 和0.9566，比HMM 模型分別提高了0.1492、0.0865 和0.0121；BiLSTM-CRF模型的綜合F1-score 分別為0.8036、0.7969 和0.9810，比前者分別提高了0.0236、0.0019 和0.0244；最后在此基礎(chǔ)上增加BERT預(yù)訓(xùn)練中文模型，F(xiàn)1-score又得到了進(jìn)一步提升，具體值分別為0.9164、0.9797 和0.9829，比前者提高了0.1128、0.1738 和0.0019。由此可以得出，BERT-BiLSTM-CRF 模型在三個(gè)不同的數(shù)據(jù)集上都取得了優(yōu)異的性能，可以在本次實(shí)體抽取任務(wù)中取得很好的表現(xiàn)。因此，我們選用BERT-BiLSTM-CRF模型進(jìn)行本次構(gòu)建阻生智齒知識圖譜中的實(shí)體抽取。

1.5 構(gòu)建阻生智齒知識圖譜

基于上述構(gòu)建的三個(gè)數(shù)據(jù)集，由口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)生進(jìn)行指導(dǎo)，定義實(shí)體間的關(guān)系，最終得出圖5中所示的實(shí)體間關(guān)系。

圖5 實(shí)體間關(guān)系圖

獲得實(shí)體集合和關(guān)系集合后，進(jìn)行知識圖譜的構(gòu)建，得到阻生智齒知識圖譜的三個(gè)部分：阻生智齒類型部分，阻生智齒藥物部分，阻生智齒臨床實(shí)例部分。最后將三個(gè)部分進(jìn)行整合，形成一個(gè)完整的阻生智齒知識圖譜。

2 結(jié)果及分析

本文采用Neo4j 圖形數(shù)據(jù)庫，對知識圖譜進(jìn)行可視化展示，圖譜展示如圖6所示。

圖6 阻生智齒知識圖譜可視化展示

阻生智齒類型部分?jǐn)?shù)據(jù)基于《下頜阻生智齒(第二版)》，具有年代的局限性，對實(shí)際臨床操作應(yīng)用參考性不大，但其內(nèi)容是作者將國內(nèi)外常見分類法與實(shí)際臨床拔牙方法結(jié)合得到的，在當(dāng)時(shí)可供醫(yī)生在醫(yī)療、教學(xué)、科研工作中參考，具有權(quán)威性。本文選擇這部分文本加入知識圖譜，旨在幫助非專業(yè)醫(yī)療人員了解阻生智齒，具有一定的科普作用。在后續(xù)完善知識圖譜的工作中，可以納入更多阻生智齒領(lǐng)域的權(quán)威性書籍，提高其全面性。阻生智齒手術(shù)用藥部分基于《口腔科常見病用藥指南》，是華西口腔醫(yī)學(xué)院的醫(yī)生長期的臨床經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，具有權(quán)威性和應(yīng)用性。對于不斷出現(xiàn)的新型藥物，知識圖譜也能夠及時(shí)補(bǔ)充。阻生智齒手術(shù)實(shí)例部分源于貴陽市口腔醫(yī)院采集到的真實(shí)病例語料，其中對各實(shí)體的分類定義來自臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，將國際認(rèn)定的阻生智齒分類標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合臨床手術(shù)應(yīng)用，提出新的分類標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)結(jié)合患者的檢查報(bào)告及CBCT 圖像，致力于將阻生智齒的手術(shù)方案標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化，提高手術(shù)過程的可解釋性。此部分還未進(jìn)行臨床驗(yàn)證，處于探索階段，但對于后續(xù)阻生智齒的研究具有深遠(yuǎn)意義。

在后續(xù)工作中，我們將基于構(gòu)建的知識圖譜實(shí)現(xiàn)添加數(shù)據(jù)的功能，可以滿足全國的專業(yè)醫(yī)療人員在此平臺上增加阻生智齒手術(shù)實(shí)例，實(shí)時(shí)分享各種復(fù)雜病例，系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)，為學(xué)者研究阻生智齒提高收集數(shù)據(jù)的效率。

3 總結(jié)

本文將知識圖譜相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，選擇BERT-BiLSTM-CRF模型對文本進(jìn)行實(shí)體抽取，建立阻生智齒知識圖譜，包含分類、癥狀、手術(shù)方案、用藥等阻生智齒相關(guān)知識，我們首次系統(tǒng)性地整合阻生智齒領(lǐng)域的信息，希望為后續(xù)建立阻生智齒研究平臺打下基礎(chǔ)。然而，該知識圖譜的構(gòu)建還處于起步階段，存儲的信息還不全面，需要繼續(xù)深入研究，豐富數(shù)據(jù)信息，朝著提高阻生智齒知識圖譜權(quán)威性、系統(tǒng)性、全面性、高質(zhì)量性的方向不斷努力。