A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises

要約

本総説は、ヘルスケア知識グラフ（HKG）の現状を概観し、その構築、利用モデル、さまざまなヘルスケアおよび生物医学研究領域にわたる応用例を紹介することを目的としている。HKGに関する既存の文献を徹底的に分析し、その構築方法論、利用技術、基礎科学研究、製薬研究開発、臨床意思決定支援、公衆衛生における応用を網羅した。このレビューでは、モデルフリーとモデルベースの利用アプローチ、およびHKGと大規模言語モデル（LLM）の統合の両方を網羅した。Google ScholarでHKGに関する関連論文を検索し、以下のトピックに分類した：HKGの構築、HKGの利用、さまざまなドメインにおけるHKGの下流への応用である。また、HKGの特殊な課題と今後の課題についても議論した。このレビューでは、複数のドメインから膨大な量の生物医学的知識を統合することで、生物医学研究と臨床診療に大きな影響を与えるHKGの可能性を強調した。HKGとLLMの相乗効果は、より包括的な知識グラフを構築し、医療アプリケーションの精度を向上させる有望な機会を提供する。HKGは、医学知識を構造化する強力なツールとして登場し、生物医学研究、臨床意思決定、公衆衛生に幅広く応用されている。本調査は、HKG分野における今後の研究開発のロードマップとなり、知識グラフと高度な機械学習モデルを組み合わせることによるヘルスケアの変革の可能性を強調するものである。

要約(オリジナル)

This comprehensive review aims to provide an overview of the current state of Healthcare Knowledge Graphs (HKGs), including their construction, utilization models, and applications across various healthcare and biomedical research domains. We thoroughly analyzed existing literature on HKGs, covering their construction methodologies, utilization techniques, and applications in basic science research, pharmaceutical research and development, clinical decision support, and public health. The review encompasses both model-free and model-based utilization approaches and the integration of HKGs with large language models (LLMs). We searched Google Scholar for relevant papers on HKGs and classified them into the following topics: HKG construction, HKG utilization, and their downstream applications in various domains. We also discussed their special challenges and the promise for future work. The review highlights the potential of HKGs to significantly impact biomedical research and clinical practice by integrating vast amounts of biomedical knowledge from multiple domains. The synergy between HKGs and LLMs offers promising opportunities for constructing more comprehensive knowledge graphs and improving the accuracy of healthcare applications. HKGs have emerged as a powerful tool for structuring medical knowledge, with broad applications across biomedical research, clinical decision-making, and public health. This survey serves as a roadmap for future research and development in the field of HKGs, highlighting the potential of combining knowledge graphs with advanced machine learning models for healthcare transformation.

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