图神经网络在精神及神经系统疾病的应用及其对中医药领域的启示

图神经网络(GNN)是人工智能领域新兴的一种深度学习方法,通过从图到预测的端对端学习保留了图数据中的拓扑信息,克服了传统深度学习无法应用于非欧数据的缺陷。综述了GNN在大脑相关精神及神经系统疾病方面的应用进展,展示了GNN用于处理复杂的非欧氏复杂数据的优势。GNN已在医疗领域显示出巨大的潜力,又由于中医药辨证体系的网状结构与大脑活动区域的结构相似,与GNN所处理的图式非结构化数据具有高度契合性,因此GNN在中医药领域极具应用前景。总结了GNN在中医药领域及大脑相关精神及神经系统疾病方面的应用,由此及彼地从理论层面分析了中医诊疗模型构建的优势。借助GNN模型,可以探索构建拟合中医“辨证论治”思维模式、实现中医客观化诊断的模型,为解决中医中复杂关系表示、挖掘患者个体化特征等问题提供了新的手段,并为多视角揭示中药的潜在作用机制,发展完善中医药学理论体系提供了有利工具。