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

赖科云¹，赖昌生²，何丽云^3*，王广军⁴，陈霄⁵

1. 陕西中医药大学中西医临床医学系，咸阳712046

2. 玉林市红十字会医院，玉林537000

3. 中国中医科学院中医临床基础医学研究所，北京100080

4. 中国中医科学院针灸研究所，北京100700

5. 西安中医脑病医院，西安710032

摘要 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。

关键词 图神经网络；图卷积网络；中医药；脑疾病预测

（责任编辑 徐丽娇）