圖資料函式庫GSQL藥物不良反應分析

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圖資料函式庫技術在處理複雜關聯資料方面展現出獨特優勢，尤其在客戶關係管理和醫療保健領域。GSQL 作為圖資料函式庫的查詢語言，能有效地實作圖演算法，例如 Jaccard 相似度計算，用於識別具有相似客戶關係的群體。在藥物不良反應分析中，GSQL 能夠構建藥物、患者、醫療事件之間的關聯圖譜，並透過社群發現、路徑分析等圖演算法，深入挖掘藥物不良反應的模式和規律。此外，文章也介紹瞭如何利用 TigerGraph Cloud Starter Kit 中的 Healthcare Graph 進行藥物互動作用分析，並提供了 GSQL 查詢範例，用於查詢特定藥物的副作用以及公司最常報告的藥物，展現了圖資料函式庫技術在醫療保健領域的應用潛力。

圖資料科學在客戶360檢視中的應用：以Jaccard相似度計算為例

在客戶360檢視的分析中，圖資料科學扮演著至關重要的角色。透過圖資料函式庫的強大查詢語言GSQL，我們可以實作諸如Jaccard相似度計算等複雜的圖演算法。本文將探討如何使用GSQL實作Jaccard相似度計算，以找出具有相似客戶關係的客戶群體。

Jaccard相似度計算的GSQL實作

Jaccard相似度是一種衡量兩個集合相似程度的指標，其定義為兩個集合交集的大小除以兩個集合並集的大小。在客戶360檢視的背景下，我們可以利用Jaccard相似度來找出與特定客戶具有相似關係的其他客戶。

以下是一個名為similar_contacts的GSQL查詢，它接受三個引數：source_customer（一個Contact型別的頂點，代表我們想要找出相似客戶的目標客戶）、campaign_types（一組字串，代表我們想要考慮的活動型別）、以及top_k（一個整數值，決定我們想要傳回的相似客戶數量）。

CREATE QUERY similar_contacts(VERTEX<Contact> source_customer, SET<STRING> campaign_types, INT top_k = 5) {
    SumAccum<INT> @@size_A, @size_B, @intersection_size;
    SumAccum<FLOAT> @similarity;
    
    A = SELECT s
    FROM A:s
    ACCUM @@size_A += s.outdegree("is_connected_to");
    
    campaign_mem_set = 
    SELECT t
    FROM A:s -(is_connected_to>:e)- CampaignMember:t;
    
    campaign_set = 
    SELECT t
    FROM campaign_mem_set:s -(is_part_of>:e)- Campaign:t
    WHERE campaign_types.size() == 0 OR (t.Campaign_Type IN campaign_types);
    
    rev_campaign_mem_set = 
    SELECT t
    FROM campaign_set:s -(<is_part_of:e)- CampaignMember:t;
    
    B = SELECT t
    FROM rev_campaign_mem_set:s -(<is_connected_to:e)- Contact:t
    WHERE t != source_customer
    ACCUM t.@intersection_size += 1,
           t.@size_B = t.outdegree("is_connected_to")
    POST-ACCUM t.@similarity = t.@intersection_size * 1.0 / (@@size_A + t.@size_B - t.@intersection_size);
    
    ORDER BY t.@similarity DESC
    LIMIT top_k;
    
    PRINT @@size_A;
    PRINT B[B.FirstName, B.LastName, B.@similarity, B.@size_B];
}

內容解密：

  1. 引數定義：查詢接受三個引數：source_customer、campaign_types和top_k，用於控制查詢的輸入和輸出。
  2. 累加器的定義：定義了四個累加器：@@size_A、@size_B、@intersection_size和@similarity，分別用於儲存目標客戶的活動數量、候選客戶的活動數量、兩個客戶活動的交集數量以及計算出的相似度值。
  3. 目標客戶活動數量的計算：使用outdegree()函式計算目標客戶的活動數量，並儲存於@@size_A中。
  4. 兩跳遍歷：首先從source_customer遍歷到CampaignMember，然後再到Campaign，篩選出符合指定活動型別的活動。
  5. 反向遍歷：從篩選出的Campaign反向遍歷到CampaignMember，再到Contact，找出與目標客戶具有相似關係的候選客戶。
  6. Jaccard相似度的計算：在遍歷的過程中，計算每個候選客戶與目標客戶的Jaccard相似度，並將結果儲存在@similarity中。
  7. 結果排序和輸出：根據相似度值對候選客戶進行排序，並輸出前top_k個結果，包括客戶的姓名和相似度值。

圖表翻譯：

此圖示展示了計算Jaccard相似度的流程：

  1. 從目標客戶出發，遍歷到相關的活動成員。
  2. 再從活動成員遍歷到相關的活動，並篩選出符合指定型別的活動。
  3. 反向遍歷回活動成員和候選客戶。
  4. 計算目標客戶與每個候選客戶之間的Jaccard相似度。
  graph LR
    A[目標客戶] -->|is_connected_to|> B[CampaignMember]
    B -->|is_part_of|> C[Campaign]
    C -->|is_part_of|> D[CampaignMember]
    D -->|is_connected_to|> E[候選客戶]
    F[Jaccard相似度計算]
    E --> F

圖表翻譯： 此圖表展示了從目標客戶出發，經過兩跳遍歷到相關的活動和活動成員，再反向遍歷找出候選客戶，最後計算Jaccard相似度的整個流程。

未來，我們可以進一步擴充套件這個查詢，以支援更複雜的客戶關係分析和更多的圖演算法。同時，也可以結合機器學習等技術，進一步提升客戶關係分析的準確性和深度。

藥物不良反應分析案例

在第二個案例中，我們將探討如何利用圖資料科學分析藥物不良反應。現代醫療保健系統涵蓋了全球30%的資料量，並且預計到2025年，其年複合增長率將達到36%。這些資料來源廣泛，包括美國食品藥物管理局（FDA）、國家資料函式庫醫療協會以及健康保險公司的私有資料集。組織機構透過挖掘這些資料，獲得有價值的洞察，創造針對性的治療方案和藥物。

藥物不良反應分析的重要性

藥物不良反應（Adverse Drug Reactions, ADR）是指在正常使用藥物的情況下，出現的不期望的醫療事件。分析藥物不良反應有助於提高藥物的安全性和有效性，減少醫療事故的發生。

圖資料科學在藥物不良反應分析中的應用

圖資料科學可以有效地對藥物不良反應進行分析。透過構建藥物、患者、醫生、醫療事件等實體之間的關係圖譜，可以深入挖掘藥物不良反應的模式和規律。

圖資料模型的構建

  1. 實體和關係的定義：定義藥物、患者、醫生、醫療事件等實體，以及它們之間的關係，如藥物與患者之間的治療關係、患者與醫療事件之間的關聯等。
  2. 圖資料函式庫的構建：將實體和關係資料匯入圖資料函式庫，構建藥物不良反應分析的圖譜。

圖演算法的應用

  1. 社群發現：利用社群發現演算法，找出具有相似藥物不良反應特徵的患者群體。
  2. 路徑分析：分析藥物不良反應事件之間的路徑，找出可能的因果關係。
  3. 中心性分析：計算藥物、患者、醫生等實體的中心性指標，找出在藥物不良反應網路中具有重要影響力的節點。

未來，我們可以進一步探索圖資料科學在藥物不良反應分析中的應用，如結合機器學習技術，提高分析的準確性和預測能力。同時，也可以將圖資料科學應用於其他醫療保健領域，如疾病預測、個人化醫療等。

藥物互動作用360度圖表分析在醫療保健領域的應用

醫療保健產業正面臨著日益增長的資料挑戰，尤其是在藥物開發、藥物互動作用分析以及副作用追蹤等方面。美國食品藥物管理局（FDA）要求藥物製造商監控其藥物與其他藥物的互動作用，並報告任何不良反應。在這種背景下，圖資料函式庫（Graph Database）提供了一個理想的解決方案，能夠有效地處理和分析大量的醫療保健資料，並發現藥物之間的隱藏關聯。

問題背景

在藥物開發過程中，瞭解藥物的成分、藥物之間的互動作用以及可能的副作用至關重要。分析師和研究人員需要找出不同藥物、服用這些藥物的患者以及可能產生的副作用之間的關聯。透過分析這些資料，可以更有效地預防和控制藥物不良反應，從而提升公共健康水平。

解決方案：藥物互動作用360度圖表

藥物互動作用360度圖表利用圖資料函式庫的強大功能，能夠將來自不同來源的資料整合在一起，並形成對關鍵實體的全面視角。透過連線不同資料來源之間的點，圖資料函式庫可以揭示患者、藥物互動作用以及藥物製造商之間的潛在關聯。

相較於傳統的關聯式資料函式庫（Relational Database）和NoSQL資料函式庫，圖資料函式庫在處理複雜關係和多源資料時具有明顯優勢。關聯式資料函式庫需要分析師具備領域專業知識來選擇需要連線的表格，而每次連線操作都是昂貴的。圖資料函式庫則能夠更輕鬆地遍歷這些關係，從而更有效地發現藥物互動作用和相關性。

實作細節

本案例使用TigerGraph Cloud Starter Kit中的「Healthcare Graph (Drug Interaction/FAERS)」進行示範。首先，需要按照之前的指示佈署TigerGraph Cloud Starter Kit，並載入資料和安裝查詢。

本案例使用的資料來自FDA的Adverse Event Reporting System (FAERS)，包含季度資料。這些資料涵蓋了藥物的人口統計和行政資訊、患者結果以及來自案例報告的反應。FDA將資料分為七個表格，而圖資料函式庫能夠將這些表格轉換為10種頂點型別和10種邊緣型別，從而提供更靈活的資料分析能力。

圖表結構

圖3-14展示了藥物資訊資料的圖表結構，包含10種頂點型別和對應的邊緣關係。這些頂點型別包括藥物序列（DrugSequence）、藥物（Drug）、適應症（Indication）、治療方法（Therapy）、報告案例（ReportedCase）、患者（Patient）、結果（Outcome）、報告來源（ReportSource）、反應（Reaction）以及製藥公司（PharmaCompany）。

查詢和分析

藥物互動作用Starter Kit提供了三個查詢範例，分別用於分析藥物互動作用：

  1. 根據反應的相似案例查詢：透過計算不同報告案例之間的反應相似度，找出與特定案例最相似的其他案例，從而幫助分析師瞭解不良反應的根本原因。

  2. 特定公司最常被報告的藥物查詢：製藥公司和監管機構可以利用此查詢瞭解哪些藥物收到了最多的不良反應報告。

  3. 熱門藥物的主要副作用查詢：此查詢進一步分析了最常被報告的藥物，並統計了這些藥物最常見的副作用。

這些查詢和分析功能展示了圖資料函式庫在藥物互動作用分析中的強大能力，能夠有效地支援醫療保健領域的研究和分析工作。

程式碼範例與實作

以下是一個簡單的圖資料函式庫查詢範例，用於找出特定藥物的相關副作用：

-- 查詢特定藥物的副作用
CREATE QUERY find_drug_side_effects(VERTEX<Drug> drug) FOR GRAPH Drug_Interaction {
    SetAccum<EDGE> @@reactions;
    start = {drug};
    
    -- 遍歷藥物到反應的邊緣
    reactions = SELECT t FROM start -(:e)->:t
                 WHERE e.type == "Has_Reaction"
                 ACCUM @@reactions += e;
    
    -- 傳回相關反應
    PRINT @@reactions;
}

內容解密：

此查詢首先定義了一個名為find_drug_side_effects的查詢，接受一個Drug型別的頂點作為輸入。查詢從該藥物出發，遍歷所有與其相關的反應，並將這些反應的邊緣儲存在@@reactions累加器中。最後，查詢列印預出這些相關反應。

這個查詢展示了圖資料函式庫如何有效地遍歷複雜的關係網路，並提取出有價值的資訊。在藥物互動作用分析中，這種能力對於發現潛在的副作用和理解藥物之間的互動作用至關重要。

圖形資料函式庫查詢語言GSQL在藥物不良反應分析中的應用

相似案例查詢的實作

在藥物不良反應（Adverse Drug Reaction, ADR）分析中，尋找相似案例是一項重要任務。透過比較不同案例之間的相似度，可以協助醫療專業人員和研究人員識別潛在的藥物安全問題。

Jaccard相似度計算

Jaccard相似度是一種常用的衡量兩個集合之間相似程度的指標，特別適用於類別型資料。在藥物不良反應分析中，可以利用Jaccard相似度來比較不同案例之間的反應相似性。

CREATE QUERY jaccard_nbor_reaction(VERTEX source, STRING etype ="hasReactions", INT top_k=100, INT sampSize=100) FOR GRAPH faers {
  // 計算給定頂點與其他所有頂點之間的Jaccard相似度
  SumAccum<INT> @intersection_size, @@set_size_A, @set_size_B;
  SumAccum<FLOAT> @similarity;
  SumAccum<INT> @@t_Size;
  
  Start (ANY) = {source};
  Start = SELECT s
         FROM Start:s
         ACCUM @@set_size_A += s.outdegree(etype);
  
  Neighbors = SELECT t
              FROM Start:s-(etype:e)-:t;
  
  Others = SELECT t
           FROM Neighbors:s -(:e)- :t
           SAMPLE sampSize EDGE when s.outdegree(etype) > sampSize
           WHERE t != source
           ACCUM t.@intersection_size +=1,
                 t.@set_size_B = t.outdegree(etype)
           POST-ACCUM t.@similarity = t.@intersection_size*1.0/ 
                                      (@@set_size_A + t.@set_size_B - t.@intersection_size),
                 @@tSize +=1
           ORDER BY t.@similarity DESC
           LIMIT top_k;
  
  PRINT Others;
  PRINT @@t_Size, Others.size();
}

內容解密：

  1. 查詢定義：jaccard_nbor_reaction查詢接受四個引數：source（來源頂點）、etype（邊緣型別）、top_k（傳回結果數量）和sampSize（取樣大小）。
  2. 相似度計算：查詢使用Jaccard相似度公式計算來源頂點與其他頂點之間的相似度。公式為：(A和B的交集大小) / (A的大小 + B的大小 - A和B的交集大小)。
  3. 遍歷邏輯：首先，從source頂點出發，計算其鄰居集合的大小。然後，遍歷source的鄰居，並進一步遍歷這些鄰居的鄰居，以收集與source有共同鄰居的頂點。
  4. 取樣處理：如果某個鄰居的度數大於sampSize，則對其進行取樣，以提高查詢效率。
  5. 結果排序：根據計算出的相似度對結果進行降序排序，並傳回前top_k個結果。

公司最常報告的藥物查詢

另一個重要的查詢是找出某家公司最常報告的藥物。

CREATE QUERY most_reported_drugs_for_company(
  STRING company_name="PFIZER", INT k=5, STRING role="PS") {
  // 根據公司名稱和藥物角色傳回最常報告的藥物
  SumAccum<INT> @num_Cases;
  
  // 查詢邏輯實作
}

內容解密：

  1. 查詢定義：most_reported_drugs_for_company查詢接受三個引數：company_name（公司名稱）、k（傳回結果數量）和role（藥物角色）。
  2. 藥物角色：role引數用於過濾不同型別的藥物，如主要懷疑藥物（PS）、次要懷疑藥物（SS）、伴隨藥物（C）和相互作用藥物（I）。
  3. 計數累積：使用SumAccum累積每個藥物被提及的次數，以確定最常報告的藥物。

查詢最佳化與擴充套件

在實際應用中，可以根據具體需求對這些查詢進行最佳化或擴充套件，例如：

  • 增加更多型別的相似度計算方法。
  • 引入更複雜的過濾條件，以滿足特定的分析需求。
  • 結合其他資料來源，如臨床試驗資料，以提供更全面的藥物安全分析。
玄貓

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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。