圖資料函式庫建構醫療轉介網路分析

在醫療領域中，建立有效的轉介網路對於提升醫療服務品質至關重要。本文將介紹如何運用圖資料函式庫技術，特別是 TigerGraph 和其查詢語言 GSQL，建構醫療保健專家的轉介網路。我們將探討如何透過 GSQL 查詢共同病患，並利用時間關係推斷潛在的轉介行為。同時，文章也將探討如何應用 PageRank 演算法分析醫生影響力，以及如何使用 Louvain 演算法識別醫療網路中的社群結構，並將這些分析結果應用於最佳化醫療資源分配和改進醫療推薦系統。最後，我們將討論結合更多資料來源、動態網路分析和個人化醫療服務等未來發展方向，以期提供更全面的醫療網路分析和應用。

醫療保健專家轉介網路實作

在醫療保健領域，轉介網路的建立對於提升醫療服務品質和效率具有重要意義。本文將探討如何利用圖資料函式庫技術來構建醫療保健專家的轉介網路，並提供相關的GSQL查詢例項。

查詢共同病患

首先，我們需要查詢兩位醫生之間的共同病患。以下是一個GSQL查詢範例：

// 查詢第一位醫生的病患
claims1 = SELECT t
FROM Pre1:s -(submitted_by:e)- Claim:t
ACCUM t.@visited += true;

// 查詢第一位醫生的病患對應的Patient元素
patients1 = SELECT t
FROM claims1:s -(associated>:e)- Patient:t
ACCUM t.@visited += true;

// 查詢第二位醫生的Claim元素
claims2 = SELECT t
FROM Pre2:s -(submitted_by:e)- Claim:t
ACCUM t.@visited += true;

// 查詢第二位醫生的病患中與第一位醫生共同的病患
common_patients = SELECT t
FROM claims2:s -(associated>:e)- Patient:t
WHERE t.@visited == true;
PRINT common_patients;

內容解密：

首先，我們查詢第一位醫生（Pre1）的所有Claim元素，並將這些Claim標記為已存取。
然後，我們查詢這些Claim對應的Patient元素，並將這些Patient標記為已存取。
接著，我們查詢第二位醫生（Pre2）的所有Claim元素，並將這些Claim標記為已存取。
之後，我們查詢第二位醫生的Claim對應的Patient元素，並篩選出那些已經被第一位醫生的病患列表標記為已存取的Patient，這些Patient就是兩位醫生的共同病患。

推斷轉介網路

由於原始資料中並未明確包含轉介邊緣，因此我們需要建立查詢來推斷何時發生了轉介，並將轉介邊緣插入圖中。如果一位病患在時間A拜訪了醫生1，然後在稍後的時間B拜訪了醫生2，這可能是由於轉介。查詢引數max_days設定了將被視為轉介的兩次就診之間的最大天數上限。預設值為30天。

// 推斷轉介網路
SumAccum<INT> @@num_referrals_created;
all_prescribers = SELECT s FROM Prescriber:s
ACCUM @@num_referrals_created += infer_referrals(s, max_days);
PRINT @@num_referrals_created;

內容解密：

infer_all_referrals查詢呼叫infer_referrals查詢，為每個Prescriber頂點執行一次。
infer_referrals查詢接受兩個輸入引數：input_prescriber（Prescriber型別的頂點）和max_days（整數值）。
從input_prescriber開始，查詢選擇所有與該醫生相關的Claim元素，然後找到這些Claim對應的Patient頂點。
對於這些Patient，查詢找到其他醫生為他們開出的Claim，並比較這些Claim的日期與Patient的@date_list中的日期。如果時間差小於max_days，則將該Claim標記為轉介。

GSQL子查詢

GSQL允許定義子查詢，使用RETURNS (<data_type>)在查詢頭部，並在查詢末尾使用RETURN <value>。子查詢除了傳回值外，還可以具有圖修改的副作用（例如插入邊緣）。子查詢中的PRINT陳述式不會列印到控制檯；可使用PRINTLN或LOG寫入檔案。

未來，我們可以進一步最佳化轉介網路的推斷演算法，考慮更多的因素，如病患的病史、醫生的專科等，以提高轉介網路的準確性。同時，我們也可以探索將轉介網路應用於實際的醫療保健場景中，如最佳化醫療資源分配、提升醫療服務品質等。

參考資料

TigerGraph的GSQL語言參考手冊

圖表翻譯：

此圖示展示了從輸入醫生D1到另一位醫生D2的圖遍歷流程，共包含四個跳轉步驟。這些步驟對應於圖7-3中描述的四個SELECT陳述式。

  graph LR;
    A[Adam] -->|submitted_by|> B[Claim1];
    B -->|associated|> C[Patient Cor];
    C -->|associated|> D[Claim2];
    D -->|submitted_by|> E[Other Prescriber];

圖表翻譯： 此圖表展示了從醫生Adam到其他醫生的轉介網路推斷流程。首先，從Adam開始，查詢其提交的Claim（B），然後找到相關的病患（C）。接著，查詢這些病患的其他Claim（D），並找到這些Claim的提交醫生（E）。這個流程展示瞭如何根據病患的就診順序推斷轉介關係。

發掘醫療網路中的關鍵醫生與社群

在醫療網路分析中，瞭解醫生的影響力和社群結構對於改善醫療服務品質、最佳化資源分配至關重要。本文將介紹如何利用圖演算法來分析醫生的影響力和發現醫療網路中的社群結構。

醫生影響力分析：PageRank 演算法

在醫療網路中，醫生的影響力不僅取決於他們接收到的轉介數量，還與轉介他們的其他醫生的影響力有關。PageRank 演算法是一種衡量節點重要性的經典演算法，適用於評估醫生的影響力。

PageRank 演算法原理

PageRank 演算法最初由 Google 創始人 Larry Page 和 Sergey Brin 開發，用於網頁排名。其核心思想是：一個節點的重要性取決於指向它的其他節點的數量和品質。在醫療網路中，這意味著如果一位醫生接收到來自其他高影響力醫生的轉介，那麼他的影響力也會提高。

在 TigerGraph 中實作 PageRank 演算法

TigerGraph 的 GDS Library 提供了 PageRank 演算法的實作（tg_pagerank）。該演算法具有 10 個輸入引數，其中 8 個具有預設值。對於我們的應用場景，主要需要設定 v_type 和 e_type 引數，分別指定要分析的頂點型別和邊型別。

# 在 GraphStudio 中建立新查詢
# 選擇 "Write Queries" -> "Choose from library"
# 搜尋 tg_pagerank 並選擇

# 設定引數
v_type = "Prescriber"
e_type = "referral"
top_k = 5

# 執行 PageRank 演算法
CALL tg_pagerank(v_type, e_type, top_k) ...

結果解讀

執行 PageRank 演算法後，我們可以獲得按影響力排名的前 top_k 位醫生。例如：

[
  {
    "@@top_scores_heap": [
      {"Vertex_ID": "pre16", "score": 2.72331},
      {"Vertex_ID": "pre61", "score": 2.5498},
      {"Vertex_ID": "pre58", "score": 2.20136},
      {"Vertex_ID": "pre52", "score": 2.08101},
      {"Vertex_ID": "pre69", "score": 1.89883}
    ]
  }
]

內容解密：

Vertex_ID 表示醫生的唯一識別符號。
score 表示醫生的影響力得分，得分越高表示影響力越大。

發現轉介網路中的社群：Louvain 演算法

社群檢測是網路分析中的另一個重要任務。Louvain 演算法是一種廣泛使用的社群檢測演算法，可以有效地識別網路中的社群結構。

Louvain 演算法原理

Louvain 演算法透過最大化模組度（modularity）來識別社群。模組度衡量了社群內部連線的密集程度與社群之間連線的稀疏程度之間的差異。

在醫療網路中的應用

在醫療網路中，社群代表了一組相互之間轉介頻繁的醫生。發現這些社群有助於醫生了解其轉介網路的結構，並為患者提供更好的轉介服務。

  graph LR
    A[醫生 A] -->|轉介|> B[醫生 B]
    A -->|轉介|> C[醫生 C]
    B -->|轉介|> C
    C -->|轉介|> D[醫生 D]
    D -->|轉介|> E[醫生 E]
    E -->|轉介|> F[醫生 F]
    F -->|轉介|> D

    subgraph 社群1
        A
        B
        C
    end

    subgraph 社群2
        D
        E
        F
    end

圖表翻譯： 上圖展示了醫療網路中的兩個社群，社群內部的醫生之間存在頻繁的轉介關係。

結合影響力分析和社群檢測最佳化醫療網路

透過結合醫生影響力分析和社群檢測，醫療機構可以更好地理解其網路結構，最佳化資源分配，提高醫療服務品質。

實際應用場景

最佳化轉介網路：透過識別高影響力的醫生和社群，醫療機構可以最佳化轉介網路，確保患者獲得最佳的醫療服務。
資源分配：瞭解社群結構有助於醫療機構更有效地分配資源，例如針對特定社群的健康教育專案。
改善患者體驗：透過分析醫生之間的轉介模式，醫療機構可以改善患者的轉介體驗，減少等待時間。

隨著醫療網路分析技術的進步，未來可以進一步結合更多資料來源（如電子健康記錄、保險理賠資料等）來豐富分析結果，為醫療決策提供更全面的支援。

未來研究方向

結合更多資料來源：未來研究可以結合更多資料來源，如電子健康記錄、保險理賠資料等，以提供更全面的分析結果。
動態網路分析：研究醫療網路隨時間的變化，分析醫生影響力和社群結構的動態演變。
個人化醫療服務：利用網路分析結果，為患者提供個人化的醫療服務推薦。

技術挑戰與解決方案

資料品質問題：確保資料的準確性和完整性是網路分析的基礎。解決方案包括資料清洗和驗證。
演算法最佳化：針對大規模醫療網路，最佳化演算法效能是關鍵。解決方案包括分散式計算和演算法改進。

透過不斷最佳化和創新，圖演算法在醫療網路分析中的應用將更加廣泛和深入，為醫療健康領域帶來更多價值。

利用Louvain演算法進行社群檢測與推薦系統最佳化

在現代資料科學和圖形分析的領域中，社群檢測是一項至關重要的任務，尤其是在醫療保健和電子商務領域。Louvain演算法是一種高效的社群檢測方法，能夠在龐大的圖形資料中找出具有高模組度的社群結構。本文將探討Louvain演算法的原理、實作及其在醫療保健推薦網路中的應用。

Louvain演算法概述

Louvain演算法是一種啟發式方法，用於在大型圖形中檢測社群結構。它透過最佳化模組度來實作這一目標，模組度是一種衡量社群內部連線密度相對於社群外部連線密度的指標。該演算法由魯汶大學的研究人員開發，因此得名Louvain。

Louvain演算法的特點

無需預先指定社群數量：與一些傳統的社群檢測方法不同，Louvain演算法不需要事先指定要檢測的社群數量，這使得它在實際應用中非常靈活。
高效性：Louvain演算法能夠在大規模圖形資料上高效執行，這得益於其最佳化的模組度和迭代過程。
階層式社群檢測：該演算法首先檢測小型的社群（模組），然後將這些小社群合併成更大的社群，以提高模組度得分。

Louvain演算法在醫療保健推薦網路中的應用

在醫療保健領域，Louvain演算法被用於分析醫療專家的轉介網路。透過對這些網路的分析，可以識別出具有相似特徵或專業領域的醫療專家群體。

實作步驟

資料準備：首先，需要準備醫療專家的轉介網路資料，包括醫生之間的轉介關係。
圖形建模：將轉介關係建模為圖形資料，其中節點代表醫生，邊代表轉介關係。
執行Louvain演算法：使用Louvain演算法對圖形資料進行社群檢測，識別出不同的醫生社群。

Louvain演算法的引數設定

在實作Louvain演算法時，需要設定多個引數以控制演算法的行為。這些引數包括：

引數名稱	預設值	描述
iter1	10	第一次迭代的最大次數，用於移動節點。
iter2	10	第二次迭代的最大次數，用於合併社群。
iter3	10	第三次迭代的最大次數，用於精煉社群。
split	10	資料批次數量，用於減少記憶體消耗。
output_level	0	輸出層級，控制輸出內容的詳細程度。
print_accum	TRUE	是否以JSON格式輸出結果。
result_attr	FALSE	是否將結果儲存為節點屬性。
file_path	空字串	將結果以表格格式寫入指設定檔案。

JSON輸出結果解析

執行Louvain演算法後，可以獲得JSON格式的輸出結果。這些結果包括：

社群數量：演算法檢測到的社群數量。
最大社群大小：最大的社群成員數量。
社群成員分佈：每個社群的成員數量和ID。

例如：

[
  {"num_of_clusters":17},
  {"@@largest_clusters": [
    {"csize":11055,"number":1},
    {"csize":10,"number":1},
    {"csize":9,"number":1},
    {"csize":8,"number":4},
    {"csize":7,"number":3},
    {"csize":6,"number":2},
    {"csize":4,"number":4},
    {"csize":3,"number":1}
  ]},
  {"@@cluster_sizes": {
    "0":11055,
    "68157440":6,
    "68157441":8,
    "71303168":9,
    "71303169":10,
    "71303170":8,
    "72351746":3,
    "72351747":7,
    "73400320":8,
    "75497473":4,
    "77594625":6,
    "77594628":8,
    "79691776":4,
    "81788928":4,
    "84934657":7,
    "84934658":4,
    "88080385":7
  }}
]

內容解密：

社群數量：輸出結果顯示，Louvain演算法將圖形資料劃分為17個社群。
最大社群大小：最大的社群包含11,055個成員，而第二大社群僅有10個成員，顯示社群大小的分佈極不均勻。
社群成員分佈：社群ID為0的社群擁有11,055個成員，是最大的社群；其他社群的成員數量從3到10不等。

Louvain演算法在個人化推薦系統中的應用

在電子商務領域，Louvain演算法同樣可以用於最佳化推薦系統。透過分析使用者的購買行為和產品之間的關係，可以構建出一個圖形模型，並利用Louvain演算法檢測出具有相似興趣的使用者群體和相關產品。

圖形化推薦系統的優勢

多重關係建模：圖形模型能夠表示使用者和產品之間的複雜關係，以及產品之間的關聯。
實時處理：圖形資料函式庫能夠實時查詢和更新推薦結果，避免了傳統批處理推薦系統的延遲問題。
冷啟動問題的解決：透過結合使用者的人口統計資訊、內容和協同過濾等多種推薦技術，可以有效解決新使用者的冷啟動問題。
最佳化演算法效能：進一步最佳化Louvain演算法的效能，以應對更大規模的圖形資料。
多維度分析：結合更多維度的資料，如使用者行為、產品特徵等，以提供更準確的推薦結果。
跨領域應用：探索Louvain演算法在其他領域的應用，如社交網路分析、金融風險控制等。

Louvain演算法應用領域

  graph LR;
    A[醫療保健] --> B[社群檢測];
    A --> C[轉介網路分析];
    D[電子商務] --> E[個人化推薦];
    D --> F[圖形化推薦系統];
    B --> G[Louvain演算法];
    E --> G;
    G --> H[高效社群檢測];
    H --> I[實時推薦系統];

圖表翻譯： 此圖表展示了Louvain演算法在醫療保健和電子商務領域的應用。醫療保健領域主要用於轉介網路的社群檢測，而電子商務領域則用於個人化推薦系統的最佳化。Louvain演算法在這兩個領域都發揮了高效社群檢測的作用，從而支援實時推薦系統的構建。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。