# Prédiction d'événements cliniques à partir des parcours de soins de patients représentés par des graphes de connaissances temporels

Jong Ho Jhee, Alberto Megina, Pacôme Constant Dit Beaufils, Matilde Karakachoff, Richard Redon, Alban Gaignard, Adrien Coulet

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Jong Ho Jhee, Alberto Megina, Pacôme Constant Dit Beaufils, Matilde Karakachoff, Richard Redon, et al.. Prédiction d'événements cliniques à partir des parcours de soins de patients représentés par des graphes de connaissances temporels. IC 2025 - 36e Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, AFIA, Jul 2025, Dijon, France. hal-05375218

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Prédiction d'événements cliniques
à partir des parcours de soins de patients
représentés par des graphes de connaissances temporels

Jong Ho Jhee¹, Alberto Megina¹, Pacôme Constant Dit Beaufils²,³, Matilde Karakachoff³,⁴,
Richard Redon², Alban Gaignard², Adrien Coulet¹

¹ Inria, Inserm, Université Paris Cité, HeKA, UMR 1346, Paris, France

² CNRS, Inserm, Université de Nantes, Institut du Thorax, UMR 1087, Nantes, France

³ Université de Nantes, CHU Nantes, Nantes, France

⁴ Inserm, Clinique des données, CIC 1413, Nantes, France

jong-ho.jhee@inria.fr

Résumé

**Contexte** : La disponibilité croissante des données de santé permet le développement de modèles capables de prédire divers événements cliniques, ce qui trouve de nombreuses applications notamment en termes d'aide à la décision clinique. **Méthode** : Nous avons créé un jeu de données synthétiques mais réalistes de patients atteints d'anévrisme intracrânien et avons considéré la tâche de prédiction de leur état en fin d'hospitalisation. La tâche de prédiction est ici ramenée à une classification d'un sous ensemble de nœuds d'un KG. Nous comparons les performances sur cette tâche en considérant comme référence des données tabulaires, puis ces même données représentées sous forme de graphes. Nous avons en particulier considéré plusieurs schémas de graphes pour étudier dans quelle mesure les choix de modélisation des données individuelles d'une part, et des données temporelles d'autre part impactent les performances de la prédiction. **Résultats** : Notre étude montre que dans notre cas une représentation en graphe et des plongements appris par des réseaux convolutifs donnent les meilleures performances. Nous soulignons l'impact du type de schéma de graphe utilisé ainsi que celui de la prise en compte des litéraux. En revanche, nous nuançons l'impact relatif du choix d'encodage des données temporelles.

Mots-clés

Graphes de connaissances temporels, plongement de graphes, Réseau convolutif de graphe, données cliniques, prédiction d'événement clinique.

Abstract

**Background** : With the increasing availability of health-
care data, predictive modeling finds many applications in
the biomedical domain, such as the evaluation of the level
of risk for various conditions, which in turn can guide clini-
cal decision making. However, it is unclear how knowledge
graph data representations and their embedding, which are
competitive in some settings, could be of interest in biome-

dical predictive modeling. **Method** : We simulated synthe-
tic but realistic data of patients with intracranial aneurysm
and experimented on the task of predicting their clinical
outcome. We compared the performance of various classi-
fication approaches on tabular data versus a graph-based
representation of the same data. Next, we investigated how
the adopted schema for representing first individual data
and second temporal data impacts predictive performances.
**Results** : Our study illustrates that in our case, a graph re-
presentation and Graph Convolutional Network (GCN) em-
beddings reach the best performance for a predictive task.
We emphasize the importance of the adopted schema and
of the consideration of literal values in the representation
of individual data. Our study also moderates the relative
impact of various time encoding on GCN performance.

Keywords

Temporal knowledge graph, Graph embedding, Graph convolutional network, Clinical data, Outcome prediction.

# 1 Introduction

Les anévrismes intracraniens sont des dilatations anor-
males des vaisseaux sanguins du cerveau qui présentent des
risques importants pour la santé, en particulier lorsqu'ils
rompent, entraînant des dommages neurologiques sévères
ou la mort [18]. La capacité à prédire l'évolution et les
meilleures interventions en fonction du profil des patients
sont cruciaux pour améliorer la prise en charge des patients.
Dans ce contexte, nous visons à établir une méthode per-
mettant d'identifier les patients présentant un risque plus
élevé de complication après la rupture d'un anévrisme intra-
crânien. En combinant variables personnelles des patients et
traitements observés lors de leur hospitalisation, nous espé-
rons mettre en évidence des schémas cliniques et thérapeu-
tiques permettant d'améliorer la prise en charge.

Les plongements de graphes (ou graph embeddings) sont
des représentations des nœuds et arêtes qui composent un
graphe au sein d'un espace vectoriel continu [13]. Cette
transformation permet de représenter des données relationnelles complexes dans un format adapté à l'analyse computationnelle. En particulier, elle facilite l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour effectuer des tâches telles que la prédiction de liens, la classification de nœuds ou le clustering [28].

Dans ce travail, nous nous intéressons particulièrement aux plongements à partir de graphes de connaissances (KG), tels que définis dans le cadre du Web Sémantique [16]. Les éléments atomiques qui composent ces KG sont des triplets de la forme ⟨subject, predicate, object⟩, où sujet et objet sont des nœuds représentant des entités, et le prédicat est une arête étiquetée et orientée, indiquant qu'une relation spécifique existe entre le sujet et l'objet [15]. Ces KG sont généralement codés en RDF (Resource Description Framework) un standard où les entités et les prédicats sont identifiés de manière unique à l'aide d'URI (Uniform Resource Identifier), facilitant l'interopérabilité entre différents ensembles de données et ontologies.

Cependant, la mesure selon laquelle apprendre des plongements à partir de KG pourraient être utiles pour la prédiction d'événements cliniques n'est pas claire [6]. Dans ce travail, nous apportons de premiers éléments de réponse en explorant trois questions scientifiques clés qui ont guidé notre travail. Premièrement, nous avons comparé différentes types de plongements par rapport aux approches prédictives classiques sur des données tabulaires. Deuxièmement, nous avons étudié comment celles-ci sont affectées par les choix de modélisation faits pour représenter des données individuelles sous forme de graphe. Troisièmement, nous avons évalué l'impact des représentations possibles du temps, i.e., temps absolues, relatif ou une combinaison des deux, sur les performances prédictives.

Les contributions de cet article sont :

(i) un jeu de données synthétique mais réaliste, publiquement accessible, représentant les parcours de patients traités pour un anévrisme intracrânien rompu, ainsi que des scripts permettant de transformer ces données d'un format tabulaire vers diverses représentations sous forme de graphes;

(ii) des éléments de réponse à nos trois questions, illustrant que, dans notre contexte, les plongement de graphes appris par des réseaux convolutifs de graphe surpassent les autres approches, qu'une représentation plus compacte des variables des patients est associée à de meilleures performances, et que la représentation du temps n'a pas d'impact significatif sur les performances prédictives.

La suite de cet article présente les travaux connexes dans la section 2.1, les matériel et méthodes en section 3, les résultats empiriques et leur interprétation en section 4, et enfin une discussion en section 5.

# 2 Etat de l'art

## 2.1 Schéma pour les données cliniques

Plusieurs schémas de données ont été proposés pour modéliser et faciliter l'échange de données cliniques. Par exemple, FHIR [22] et OMOP CDM [27] sont des standards visant à résoudre les problèmes d'interopérabilité des

données cliniques. Des transformations RDF de FHIR [23] et du OMOP CDM ont été proposées, cependant aucune d'elles n'est largement adoptée [4, 29].

Par ailleurs, deux ontologies récentes ont été proposées pour représenter les données cliniques individuelles sous forme de KG.

La première est SPHN (Swiss Personalized Health Network) [26], qui a été adoptée par les hôpitaux universitaires suisses afin d'améliorer le partage et l'intégration des données. Comme illustré à la Figure 1, dans ce modèle le patient est une entité centrale pouvant être associée à des diagnostics, des administrations de médicaments et des procédures, chacune pouvant être liée à des données temporelles sous forme de littéraux RDF.

La seconde est l'ontologie CARE-SM (Care and Registry Semantic Model) [17]. Elle a été conçue pour représenter les données cliniques dans le contexte des maladies rares et repose largement sur la réutilisation de l'ontologie SIO (Semantic science Integrated Ontology) [9]. Comme illustré Figure 2, l'originalité de CARE-SM réside dans son utilisation des RDF quads, qui permettent d'associer un contexte à chaque élément de donnée via un *graphe nommé RDF*. De plus, ces graphes nommés peuvent être utilisés pour représenter des lignes temporelles d'événements cliniques.

Dans ce travail, nous nous concentrons sur SPHN et CARE-SM pour trois raisons principales. Premièrement, ces ontologies fournissent des spécifications suffisamment précises pour permettre la représentation d'un jeu de données cliniques quelconque, ce qui n'est pas le cas de FHIR-RDF. Deuxièmement, elles proposent des choix de modélisation très différents. Troisièmement, elles sont adoptées dans le cadre de projets à grande échelle.

## 2.2 Le temps dans les KG

OWL-Time est une ontologie standard qui fournit classes et prédicats pour représenter le temps, la durée et les intervalles [5]. En particulier, elle permet d'instancier des relations entre événements en utilisant l'algèbre des intervalles d'Allen et peut être associée à des mécanismes de raisonnement temporel [30].

SPHN et CARE-SM offrent tous deux plusieurs façons de représenter le temps, y compris l'utilisation d'OWL-Time. En pratique, on peut choisir de se restreindre au temps absolu en associant uniquement des horodatages aux événements, mais il est aussi possible d'utiliser le temps relatif avec des relations de précédence entre les événements, ou encore d'utiliser à la fois temps absolu et relatif.

De plus, pour une représentation du temps relatif, il faut décider d'un niveau de saturation des relations temporelles. Ce niveau peut aller d'une simple séquence, où seuls les événements directement successifs sont liés, à un niveau pleinement saturé où chaque événement est lié temporellement à tous les autres. Bien qu'il soit évident qu'un graphe pleinement saturé présente plusieurs inconvénients (e.g., la connectivité élevée des nœuds rend l'exploration du graphe complexe), le choix d'une modélisation temporelle adaptée à une tâche spécifique n'est pas toujours évident [30].
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Exemple de données cliniques individuelles représentées avec le schéma SPHN. Les informations temporelles sont représentées par des littéraux RDF associés aux événements via la propriété sphn:hasStartDateTime.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Exemple de données cliniques individuelles représentées avec le schéma CARE-SM. L’information temporelle est directement liée au graphe nommé Context#1 avec des dates de début et fin. Plusieurs événements peuvent être associés à une séquence temporelle d’événements via la propriété sio:is-part-of.</figcaption></figure>

## 2.3 Plongements et classification de nœuds

De nombreuses approches existent pour représenter des KG dans un espace latent, et une catégorisation de celles-ci a été proposée dans [3]. À titre d’illustration, TransE [1] est une approche de plongement qui fonctionne au niveau des triplets en minimisant la fonction de score suivante :

$$f_r(h, t) = \|h + r - t\|_1,$$

où **h**, **r** et **t** sont respectivement les vecteurs de plongement associés à l'entité de tête, de la relation et de l'entité de queue. Ici, la relation entre la tête et la queue (i.e., le sujet et l'objet) peut être vue comme une translation *r* dans l'espace de plongement.

RDF2Vec suit une approche très différente, opérant au niveau des séquences [24]. Il utilise des marches aléatoires extraites du KG. Ces séquences de nœuds, d'arêtes ou de sous-arbres servent à alimenter un modèle word2vec qui génère des plongement pour chaque nœud en maximisant la probabilité du nœud suivant, étant donné une séquence de nœud. Par exemple, le modèle *Continuous Bag-of-Words*, l'un des algorithmes associés à word2vec, maximise la probabilité moyenne logarithmique du nœud cible, étant donnée une séquence de nœuds :

$$\frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} \log p(e_t|e_{t-c}, \dots, e_{t+c}),$$

où $e_t$ est un nœud cible et $c$ désigne la fenêtre de contexte. Contrairement à TransE et RDF2Vec, qui fonctionnent respectivement au niveau des triplets et des séquences, les GCNs (*Graph Convolutional Networks*) [20] opèrent au niveau du voisinage des nœuds. Introduits pour la classification de graphes, ils ont été étendus à la classification de nœuds et à la prédiction de liens dans les KG [25]. Les GCNs calculent les plongements d'un nœud en prenant en compte son voisinage dans le graphe. Ils peuvent être vues comme une approche de transmission de messages à travers plusieurs couches, où le plongement $h_i^{(l+1)}$ d'un nœud $i$ à la couche $(l+1)$ dépend des plongements de ses voisins à la couche $(l)$, selon :

$$h_i^{(l+1)} = \sigma \left( \underbrace{\sum_{j \in N_i} \frac{1}{c_i} W^{(l)} h_j^{(l)}}_{\text{Voisinage}} + \underbrace{W^{(l)} h_i^{(l)}}_{\text{Auto-connexion}} \right).$$
La convolution sur les nœuds voisins $j$ de $i$ est calculée avec une matrice de poids $W^{(l)}$ et normalisée par une constante $c_i$. Le dernier terme assure l'auto-connexion, c'est-à-dire que le plongement du nœud $i$ à la couche ($l+1$) dépend aussi de son plongement à la couche ($l$).

Les Relational Graph Convolutional Networks (RGCN) [25] sont une variante des GCNs prenant en compte les données multi-relationnelles, c'est-à-dire qu'elles différencient un même voisin selon le type de relation qui le relie à $i$. Ceci est particulièrement adapté aux KG du web sémantique, qui utilisent divers prédicats pour représenter des relations associées à des sémantiques différentes. Pour cela, les RGCNs intègrent les plongements d'entités avec des relations multiples dans leur agrégation des plongements du voisinage suivant :

$$h_i^{(l+1)} = \sigma \left( \sum_{r \in \mathcal{R}} \sum_{j \in \mathcal{N}_i^r} \frac{1}{c_{i,r}} W_r^{(l)} h_j^{(l)} + W_0^{(l)} h_i^{(l)} \right)$$

où la convolution sur les nœuds voisins est réalisée avec une matrice de poids spécifique $W_r^{(l)}$ pour chaque type de relation $r \in \mathcal{R}$, et $c_{i,r}$ est une constante de normalisation correspondant au nombre de voisins $|\mathcal{N}_i^r|$.

Dans ce travail, nous considérons TransE et RDF2Vec comme deux approches de référence pour le plongement des KG (KGE) et utilisons RGCN comme candidat adapté pour prendre en compte la diversité des types de relations. Les valeurs associées aux entités sous forme de littéraux sont généralement ignorées par les approches KGE. Toutefois, plusieurs travaux ont étudié l'intérêt de leur considération. Par exemple, LiteralE [21] propose une approche où un nœud est représenté par deux vecteurs : le premier pour le plongement du nœud lui-même, et le second pour les littéraux numériques qui lui sont associés. Ces deux vecteurs sont ensuite combinés avant d'être intégrés à une fonction de score. KEN [7] utilise un encodeur basé sur un réseau de neurones unique pour injecter les valeurs littérales dans le même espace vectoriel que les entités. D'autres approches ont été proposées pour traiter les littéraux textuels ou combiner plusieurs types de littéraux [12].

Dans ce travail, nous explorons trois approches de plongement, mais nous nous concentrons sur une seule tâche : la classification de nœuds. Cette tâche d'apprentissage consiste à estimer la probabilité qu'une entité, non explicitement définie dans un KG, appartienne à un type donné [28]. L'hypothèse sous-jacente des KGE est que l'espace de plongement capture efficacement les variables et la structure du graphe original. En pratique, la configuration spatiale des vecteurs doit refléter l'information relationnelle observée dans le KG, permettant ainsi de prédire la classe des nœuds. Cette tâche est formalisée dans la section Matériels et Méthodes de cet article.

## 2.4 Plongements des KG temporels

Un graphe de connaissances temporel (Temporal Knowledge Graph, TKG) étend un KG existant en y intégrant des informations temporelles. Cette extension pose des défis majeurs, car elle nécessite d'intégrer la temporalité as-

sociée aux entités et leurs relations dans les modèles afin de capturer avec précision la dynamique de celles-ci [8]. Une modélisation efficace de l'aspect temporel est essentielle pour les applications où l'évolution des relations est déterminante, comme dans les données cliniques où le moment des traitements, interventions peuvent avoir une influence critique sur les résultats.

Les modèles de plongement des TGK utilisent des triplets marqués par un horodatage, formant ainsi des quadruplets. L'apprentissage dans ce contexte est alors considéré comme la représentation de chaque instantané temporel du graphe. Toutefois, l'intervalle temporel peut être une information clé, ou bien le graphe peut ne pas être compatible avec le format des quadruplets, car tous les triplets ne possèdent pas nécessairement d'information temporelle. L'encodage ou la transformation des informations temporelles sous forme de vecteurs de littéraux ou de relations peut alors être appliqué [2].

# 3 Matériels et Méthodes

## 3.1 Génération de données synthétiques

Nous avons construit un jeu de données synthétiques de 10 000 patients, 30 variables cliniques et une variable réponse. Parmi ces 30 variables, 8 sont associées à une information temporelle et sont alors désignées par le terme d'événement, afin de les distinguer des variables démographiques ou historiques qui ne sont pas associés à un temps.

Dans ce jeu de données, les événements ont la particularité d'être associés à un information temporelle unique, qui correspond au temps écoulé entre l'admission à l'hôpital et la première occurrence de cet événement durant le séjour.

Pour rendre notre jeu de données synthétiques aussi réaliste que possible, les variables des patients et les événements ont été générés en fonction d'observations faites sur un jeu de données réel de 552 patients diagnostiqués avec un anévrisme intracrânien rompu, fourni par le Centre Hospitalier Universitaire de Nantes. L'accès à ce jeu de données a été accordé par le comité d'éthique local.

Dans un premier temps, nous avons estimé la distribution la plus proche de chaque variable du jeu de données réel à l'aide d'un test de Kolmogorov-Smirnov. Par exemple, nous avons observé que la durée du séjour à l'hôpital suivait une loi d'extremum généralisée. Ensuite, après avoir effectué une factorisation pour les variables catégorielles, nous avons calculé les corrélations pour chaque paire de variables et les probabilités de transition entre les types d'événements. Nous avons observé que la durée du séjour à l'hôpital était fortement corrélée avec le nombre de procédures médicales reçues, et qu'il y avait une probabilité élevée que le Paracétamol soit administré après la Nimodipine. La Figure 3 montre un diagramme de Sankey construit à partir des probabilités de transition observées, qui résume visuellement les parcours de soins possibles. Pour simplifier la représentation du temps dans notre jeu de données, les 8 événements ont été binarisés par paire, avec une valeur à un si le patient a observé une transition entre le premier et le deuxième événement, et à zéro sinon. Après validation par
un clinicien de la cohérence des distributions, corrélations et probabilités de transition, nous les avons utilisées pour contraindre la génération de nos données synthétique.

Enfin, nous avons généré la variable réponse avec l'une des trois valeurs distinctes {BackHome, Rééducation, Décès} respectivement associées aux proportions suivantes dans les données synthétique : 44,14%, 43,33% et 12,53%, pour refléter la distribution du jeu de données réel.

## 3.2 Représentation en graphe des données

Nous avons développé des transformations de données tabulaire en utilisant différents choix de modélisation. En utilisant des patrons RDF et des règles, nous avons généré des graphes instanciant l'ontologie SPHN :

- SPHN-nl (sans littéraux) où tous les littéraux ont été supprimés;

- SPHN-nt (sans temps) où l'information temporelle a été supprimée;

- SPHN-ts ( timestamps ) avec uniquement des temps absolus;

- SPHN-tr (relations temporelles) avec un prédicat time: before entre événements directement successifs;

- SPHN-tsr ( timestamps et relations) avec timestamps et des relations entre événements successifs;

- SPHN-sat1 (niveau de saturation 1) où SPHN-tr est enrichi avec des prédicats time: before en appliquant une fois la règle time: before o time: before ⊑ time: before ;

- SPHN-sat2 (niveau de saturation 2) en appliquant la même transitivity une seconde fois.

La Figure 4 illustre les timestamps et les relations temporelles entre les événements, à trois niveaux de saturation correspondant à SPHN-tr, SPHN-sat1 et SPHN-sat2. En utilisant des modèles RDF, nous avons également généré un graphe qui instancie l'ontologie CARE-SM. Dans ce cas, nous avons effectué une étape supplémentaire où les quadruplets ont été transformés en triplets, en particulier en utilisant un lien nvasc:hasTimePoint pour associer directement des instances telles que les diagnostics ou les administrations de médicaments à leur temps absolu. Cela est motivé par le fait que les approches de KGE ne sont pas conçues pour fonctionner avec des quads, mais unique-ment des triplets. Le graphe résultant est nommé CARE-SM*. Nous avons généré les mêmes variantes de graphes que pour SPHN, mais nous ne présentons ici que la version CARE-SM*-ts ( timestamps seulement).

Nous effectuons deux dernières transformations sur chaque variante de nos graphes : premièrement, pour nous assurer que l'orientation des prédicats n'influence pas nos expériences, des relations inverses sont systématiquement ajoutées; nous avons encodé les littéraux des timestamps sous forme de nombres continus sur [0, 1] en utilisant une transformation par quantile. Cela permet d'étaler les valeurs les plus fréquentes et de réduire l'impact des valeurs aberrantes [10]. Les scripts de ces transformations sont disponibles à https://anonymous.4open.science/r/Predicting-clinical-outcomes-with-TKG-B2B9/.

## 3.3 Plongements de KG et prédiction

L'objectif de notre tâche de prédiction est de prévoir l'évolution clinique (ou réponse) des patients en fonction de leurs variables et des événements. Dans le cas des données sous forme de graphes, nous modélisons cette tâche comme un problème de classification de nœuds visant à les associer à la classe correspondant à leur réponse.

### 3.3.1 RGCN pour la prédiction de l'évolution clinique

Dans cette section, nous décrivons en détail le modèle de KGE, RGCN+Literals, pour la prédiction de l'évolution clinique. L'architecture générale est illustrée en Figure 5. Soit un graphe G = (V, E, R, X), où V désigne l'ensemble des nœuds (entités), E l'ensemble des arêtes, R l'ensemble des relations (prédicats), et X ∈ R^{n×d₀} désigne les plongements de dimension d₀. La représentation d'un nœud cible (patient) hᵢ⁽¹⁾ ∈ R^{d₁} pour i ∈ |V| après une première couche est définie par :

$$h_i^{(1)} = \sigma \left( \sum_{r \in \mathcal{R}} \sum_{j \in \mathcal{N}_i^r} \frac{1}{c_{i,r}} W_r^{(0)} x_j + W_0^{(0)} x_i \right),$$

où xᵢ ∈ X est le plongement initial du patient, Wᵣ ∈ R^{d₀×d₁} désigne une matrice de poids pour chaque relation r et σ est une fonction d'activation non linéaire. De plus, le nombre de paramètres augmente avec le nombre de relations, ce qui peut entraîner un sur-apprentissage pour certaines relations rares. Pour cette raison, nous utilisons une décomposition pour la régularisation du modèle [25].

Le plongement final du nœud patient est extrait après avoir passé L couches empilées de RGCN, et la fonction softmax est appliquée pour générer la probabilité résultat. Le modèle est entraîné en minimisant la fonction de perte d'entropie croisée sur les nœuds de patients :

$$\mathcal{L} = - \sum_{p \in \mathcal{P}} \sum_{k=1}^{K} y_{pk} \log z_{pk},$$

où P est l'ensemble des nœuds de patients dans l'ensemble d'entraînement, K le nombre de classes et zpk la probabilité de la réponse.

### 3.3.2 RGCN avec littéraux

Dans notre KG clinique, certaines variables sont représentées sous la forme de littéraux (e.g., l'âge d'un patient). Cependant, le modèle RGCN ne prend en compte que les entité et relations, et ne considère donc pas les littéraux. Pour faire face à ce problème, nous proposons un modèle appelé RGCN+Literals (RGCN+lit) qui utilise une fonction supplémentaire pour les littéraux. Avant l'entrée des plongements initiaux dans le RGCN, une fonction de perceptron multi-couches (MLP) est utilisée pour transformer la valeur du littéral en vecteur :

$$x_{literal} = \sigma(Wv + b),$$

où v est la valeur de l'attribut, σ la fonction d'activation non linéaire, W la matrice de poids et b le biais. Des fonctions d'encodage pourraient remplacer le MLP.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Représentation visuelle des parcours de soins où les connexions plus larges entre les événements de soins correspondent à des probabilités de transition plus élevées. *morphine*: utilisation de morphine, *paracetamol*: utilisation de paracétamol, *corotrop*: utilisation de milrinone, *ATL*: angioplastie transluminale percutanée, *NAD*: utilisation de noradrénaline, *nimodipine*: utilisation de nimodipine, *IOT*: intubation orotrachéale, et *DVE*: drainage ventriculaire externe.</figcaption></figure>

# 4 Résultats expérimentaux

A partir de notre jeu de données synthétiques, nous comparons diverses approches de prédiction de la réponse à travers trois expériences distinctes. Chacune d'elle est répétée dix fois, pour chaque modèle, afin d'évaluer la variabilité des performances. À chaque fois, les 10 000 patients sont répartis aléatoirement en ensembles d'entraînement (80%), de validation (10%) et de test (10%). Données et programmes sont disponibles sur https://anonymous.4open.science/r/Predicting-clinical-outcomes-with-TKG-B2B9.

Les trois expériences visent à comparer :

- **Données tabulaires vs. graphe.** Nous comparons la performance des approches prédictives standard appliquées sur des données tabulaires avec celles des diverses approches de plongement de KG pour évaluer l'intérêt de l'information multi-relationnelle pour la tâche de prédiction.

- **Ontologie SPHN vs. CARE-SM.** Nous comparons l'impact sur la prédiction de l'utilisation de l'une ou l'autre des structures pour évaluer si la structure du graphe affecte la performance.

- **Modélisations temporelles variées.** Nous comparons l'impact sur la prédiction des choix de modélisations temporelles, telles que l'absence de données temporelles, uniquement le temps absolu, uniquement le temps relatif, les deux à la fois, et de différents niveaux de saturation.

## 4.1 Données tabulaires vs. graphe

Nous avons considéré les méthodes suivantes pour évaluer la performance des méthodes portant sur des données tabulaires (*baseline*): régression logistique (LR), forêts aléatoires (RF), réseau de neurones (NN) pour les comparer aux approches KGE. La méthode RF a été configurée avec 100 arbres, et la méthode NN avec trois couches avec des dimensions cachées de [100, 50, 10] et une fonction d'activation tangente hyperbolique.

Pour cette première comparaison avec diverses approches

KGE, nous avons choisi de ne présenter que ceux avec l'ontologie SPHN car ce sont les meilleurs. De plus, afin d'assurer une comparaison équitable avec les données tabulaires (qui n'encodent que la séquence d'événements), le graphe SPHN-tr a été considéré comme le graphe SPHN de référence. Pour représenter les trois principales familles de KGE, nous avons considéré TransE, RDF2Vec et RGCN+lit. Tous les modèles ont été configurés avec une dimension de vecteurs d'entrée de 100. Pour TransE, la norme L1 (1-norm) est appliquée pour la régularisation de la fonction de score. Pour RDF2Vec, dix marches aléatoires d'une profondeur maximale de trois pour chaque nœud ont été appliquées. Les représentations des patients obtenues à partir des deux premières approches KGE sont fournies en entrée d'un modèle NN en tant que classificateur.

Pour RGCN+lit, trois couches RGCN sont appliquées afin d'agréger l'information du voisinage à distance 3 des nœuds patients, et la fonction d'activation non linéaire utilisée est la *Parametric Rectified Linear Unit* (PReLU) [14]. Tous les modèles ont été optimisés à l'aide de l'optimiseur Adam [19] avec un taux d'apprentissage de 1e-3 et une réalisation des poids (*weight decay*) de 5e-4.

Les performances obtenues sont présentées dans le Tableau 1. Les trois approches de référence basées sur les données tabulaires ont donné de faibles performances (F1-score = [0.44, 0.49], AUC = [0.63, 0.71]). RF a montré les meilleures performances (AUC = 0.71), suivi de près par LR. Ces deux modèles ont affiché un F1-score relativement bon pour l'évolution clinique *BackHome*.

Pour les données de type graphe, ni TransE ni RDF2Vec ne semblent parvenir à prédire correctement les réponses (AUC = [0.49, 0.5]). Cependant, le modèle RGCN+lit obtient les meilleurs résultats (F1 = 0.78, AUC = 0.91).

## 4.2 Ontologies SPHN vs. CARE-SM

Comme dans la première expérience, nous considérons TransE, RDF2Vec et RGCN+lit, mais appliqués ici à un KG instanciant soit l'ontologie SPHN, soit CARE-SM. La configuration des modèles et les hyperparamètres sont identiques à ceux de la première expérience. Comme CARE-
<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Exemples d’information temporelle : (a) deux événements associés à un timestamp ; (b) séquence d’événements liés par des relations time:before. Les lignes continues représentent les relations entre événements directement successifs. L’application d’une règle de transitivité une fois ajoute 2 relations en ligne pointillée (saturation 1) et deux fois, ajoute la dernière relation représentée par la ligne pointillée (saturation 2). iot : intubation orotrachéale, dve : drainage ventriculaire externe, nad : nicotinamide adénine dinucléotide.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Une illustration du modèle appelé RGCN+lit pour la prédiction de l’évolution clinique.</figcaption></figure>

SM utilise un nombre plus important de propriétés et donc des chemins plus longs pour connecter les patients à leurs variables, nous avons mené une expérience supplémentaire sur le KG CARE-SM avec un RGCN constitué de cinq couches. Cela vise à vérifier si considérer des voisins à une distance de 5 sauts permet de capturer une information suffisante pour prédire la réponse. Les performances obtenues sont rapportées dans le Tableau 2. TransE et RDF2Vec ont montré des performances relativement faibles sur les deux KG. Le RGCN sur SPHN a montré la meilleure performance (AUC=0.91). Pour CARE-SM, tous les modèles ont des difficultés à prédire la réponse. En utilisant cette ontologie, nous notons que le RGCN avec trois couches n’est pas plus performant que TransE ou RDF2Vec (AUC=0.50). Augmenter le nombre de couches à 5 n’améliore pas les performances (AUC=0.50). Nous notons qu’aucun modèle ne parvient réellement à prédire la réponse *Décès* sauf SPHN-ts avec RGCN3+lit.

## 4.3 Modélisation des informations temporelles

Dans cette expérience, nous comparons les performances prédictives des graphes associés à différentes modélisations du temps comme indiqué dans la Section 3.2. Toutes les expériences sont menées en utilisant le modèle RGCN+lit, sauf dans le cas où nous ne considérons pas les littéraux et utilisons RGCN. Sans littéraux, le modèle n’est pas performant, comme avec les données tabulaires. L’AUC augmente d’environ 33% en moyenne lorsque les littéraux sont ajoutés. Cette augmentation provient principalement d’une meilleure prédiction de la réponse *Décès*. Lorsque les informations temporelles (* timestamps *) sont ajoutés à SPHN-nt, l’AUC augmente en moyenne de 7%. L’ajout des relations temporelles augmente également l’AUC de 7%. Ajouter les deux informations temporelles montre également des résultats similaires. Avec la saturation, nous observons une légère amélioration des performances pour le résultat *Décès*, bien que la performance globale soit similaire à SPHN-tsr. Finalement, l’ajout d’informations tem-
<table><caption>TABLE 1 – Comparaison de la prédiction des réponses sur les données tabulaires et sur le graphe (SPHN-tr). RGCN3+lit fait référence à RGCN+lit avec 3 couches.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Type</th><th rowspan="2">Modèle</th><th colspan="5">F1-score</th><th rowspan="2">Précision</th><th rowspan="2">AUC</th></tr><tr><th>BackHome</th><th>Rééducation</th><th>Décès</th><th>Macro</th><th>Pondéré</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Tabulaire</td><td>LR</td><td>0.63±0.02</td><td>0.55±0.02</td><td>0.25±0.05</td><td>0.47±0.03</td><td>0.55±0.02</td><td>0.56±0.02</td><td>0.70±0.02</td></tr><tr><td>RF</td><td>0.63±0.01</td><td>0.55±0.02</td><td>0.28±0.04</td><td>0.49±0.02</td><td>0.55±0.01</td><td>0.56±0.01</td><td>0.71±0.01</td></tr><tr><td>NN</td><td>0.58±0.03</td><td>0.48±0.03</td><td>0.26±0.04</td><td>0.44±0.02</td><td>0.50±0.02</td><td>0.50±0.02</td><td>0.63±0.02</td></tr><tr><td rowspan="3">Graphe (SPHN-tr)</td><td>TransE</td><td>0.49±0.04</td><td>0.40±0.10</td><td>0.02±0.04</td><td>0.30±0.03</td><td>0.40±0.03</td><td>0.43±0.02</td><td>0.50±0.01</td></tr><tr><td>RDF2Vec</td><td>0.50±0.05</td><td>0.39±0.14</td><td>0.01±0.02</td><td>0.30±0.03</td><td>0.39±0.04</td><td>0.44±0.02</td><td>0.49±0.01</td></tr><tr><td>RGCN3+lit</td><td><strong>0.84±0.01</strong></td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td><strong>0.64±0.08</strong></td><td><strong>0.75±0.03</strong></td><td><strong>0.75±0.02</strong></td><td><strong>0.78±0.01</strong></td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLE 2 – Comparaison des performances de SPHN (SPHN-ts) et CARE-SM (CARESM*-ts). RGCN3+lit et RGCN5+lit font référence à RGCN+lit avec respectivement 3 et 5 couches. CARESM* est la variante de CARE-SM. Voir Section 3.2.</caption><thead><tr><th rowspan="2">KG</th><th rowspan="2">Modèle</th><th colspan="5">F1-score</th><th rowspan="2">Précision</th><th rowspan="2">AUC</th></tr><tr><th>BackHome</th><th>Rééducation</th><th>Décès</th><th>Macro</th><th>Pondéré</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">SPHN-ts</td><td>TransE</td><td>0.51±0.07</td><td>0.33±0.16</td><td>0.02±0.04</td><td>0.29±0.04</td><td>0.37±0.05</td><td>0.43±0.02</td><td>0.50±0.01</td></tr><tr><td>RDF2Vec</td><td>0.49±0.04</td><td>0.42±0.09</td><td>0.01±0.03</td><td>0.30±0.02</td><td>0.40±0.02</td><td>0.44±0.01</td><td>0.50±0.02</td></tr><tr><td>RGCN3+lit</td><td><strong>0.83±0.02</strong></td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td><strong>0.66±0.08</strong></td><td><strong>0.75±0.03</strong></td><td><strong>0.78±0.02</strong></td><td><strong>0.78±0.02</strong></td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr><tr><td rowspan="4">CARESM*-ts</td><td>TransE</td><td>0.47±0.04</td><td>0.44±0.04</td><td>0.02±0.03</td><td>0.31±0.01</td><td>0.40±0.01</td><td>0.43±0.01</td><td>0.49±0.01</td></tr><tr><td>RDF2Vec</td><td>0.51±0.07</td><td>0.38±0.11</td><td>0.00±0.00</td><td>0.29±0.02</td><td>0.39±0.03</td><td>0.44±0.02</td><td>0.50±0.01</td></tr><tr><td>RGCN3+lit</td><td>0.53±0.08</td><td>0.30±0.17</td><td>0.00±0.00</td><td>0.28±0.04</td><td>0.37±0.05</td><td>0.44±0.01</td><td>0.50±0.02</td></tr><tr><td>RGCN5+lit</td><td>0.48±0.08</td><td>0.30±0.19</td><td>0.00±0.00</td><td>0.26±0.04</td><td>0.34±0.05</td><td>0.44±0.05</td><td>0.50±0.01</td></tr></tbody></table>

porelles améliore la prédiction du modèle, mais le type de modélisation temporelle et le niveau de saturation n'apporte pas de différence significative.

## 5 Discussion

Premièrement, l'analyse comparative révèle qu'en termes de précision et de F1-score, le modèle RGCN+lit surpasse les méthodes de base sur les données tabulaires, ou d'autres approches KGE. Nous pensons que cette différence s'explique par le fait que le RGCN permet au modèle d'agréger les informations provenant de plusieurs voisins à plusieurs sauts du nœud patient, ce qui ne peut pas être réalisé avec une modélisation relationnelle unique sur les données tabulaires, ou avec TransE ou RDF2Vec qui ne considèrent que partiellement les voisins distants de plusieurs sauts.

Deuxièmement, nous avons observé que le choix du schéma impacte la performance prédictive. En particulier, dans notre configuration, SPHN, schéma plus compact et orienté patient, est plus favorable que CARE-SM pour les tâches de prédiction. Cela pourrait s'expliquer par la plus grande distance entre le patient et ses variables cliniques dans CARE-SM. Cependant, augmenter la taille du voisinage à cinq saut n'a pas résolu le problème. Nous notons que nous n'avons pas étendu davantage le nombre de sauts en raison du coût

computationnel associé. Une étude plus complète pourrait être menée en intégrant d'autres ontologies que SPHN et CARE-SM, comme FHIR-RDF ou Phenopackets.

Troisièmement, l'ajout d'informations temporelles aide RGCN+lit à classer correctement les nœuds patients, mais nous n'avons pas observé de différence de performance associée aux différents choix de modélisation du temps. Nous reconnaissions que nous nous sommes concentrés sur des modélisations temporelles assez simples et que des scénarios plus complexes existent, comme ceux associés aux graphes dynamiques par exemple.

Dans l'ensemble, notre étude montre que les modèles KGE tels que RGCN+lit sont une approche prometteuse pour la modélisation prédictive dans le domaine de la santé. Cependant, nous notons un fort déséquilibre de classes dans notre jeu de données (44,14%, 43,33% et 12,53% pour Back-Home, Rehabilitation, Décès, respectivement), ce qui reflète la réalité du terrain. Cela pourrait expliquer en partie la difficulté rencontrée par la plupart des approches à pré dire la classe Décès. Cela pourrait être atténué par des techniques de sur-échantillonnage. De plus, notre étude considère uniquement la tâche de classification des nœuds, tandis que la tâche aurait pu être modélisée comme une prédiction de lien ou de classification de triplets. D'autres études seraient nécessaires pour évaluer si nos conclusions restent
<table><caption>TABLE 3 – Les performances de RGCN+lit sur SPHN avec différentes informations temporelles et modélisation. RGCN sans littéraux est appliqué à SPHN-nl.</caption><thead><tr><th rowspan="2">KG</th><th colspan="6">F1-score</th><th rowspan="2">Précision</th><th rowspan="2">AUC</th></tr><tr><th>BackHome</th><th>Rééducation</th><th>Décès</th><th>Macro</th><th>Pondéré</th></tr></thead><tbody><tr><td>SPHN-nl</td><td>0.64±0.03</td><td>0.46±0.11</td><td>0.05±0.07</td><td>0.38±0.06</td><td>0.49±0.06</td><td>0.53±0.04</td><td>0.64±0.06</td></tr><tr><td>SPHN-nt</td><td>0.75±0.02</td><td>0.65±0.02</td><td>0.55±0.06</td><td>0.65±0.02</td><td>0.68±0.01</td><td>0.68±0.01</td><td>0.85±0.01</td></tr><tr><td>SPHN-ts</td><td>0.83±0.02</td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td>0.66±0.08</td><td>0.75±0.03</td><td>0.78±0.02</td><td>0.78±0.02</td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr><tr><td>SPHN-tr</td><td><strong>0.84±0.01</strong></td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td>0.64±0.08</td><td>0.75±0.03</td><td>0.75±0.02</td><td><strong>0.78±0.01</strong></td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr><tr><td>SPHN-tsr</td><td>0.83±0.02</td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td>0.66±0.04</td><td>0.75±0.02</td><td><strong>0.78±0.01</strong></td><td><strong>0.78±0.01</strong></td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr><tr><td>SPHN-sat1</td><td>0.83±0.01</td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td>0.64±0.06</td><td>0.75±0.02</td><td><strong>0.78±0.01</strong></td><td><strong>0.78±0.01</strong></td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr><tr><td>SPHN-sat2</td><td>0.83±0.01</td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td><strong>0.68±0.05</strong></td><td><strong>0.76±0.02</strong></td><td>0.78±0.02</td><td>0.78±0.02</td><td><strong>0.91±0.01</strong></td></tr></tbody></table>

valables dans le contexte d'autres tâches d'apprentissage.

De plus, nous avons observé qu'inclure des représentations vectorielles de littéraux dans le modèle améliore les performances. Dans cette étude, notre modèle se concentre sur l'incorporation simple des littéraux numériques, y compris des informations temporelles. Cependant, nous prévoyons de développer un modèle capable de traiter des littéraux multimodaux, tels qu'une combinaison de textes et de littéraux numériques [12].

L'évaluation efficace des modèles de plongement de KG est cruciale pour faire progresser le domaine et garantir que les modèles développés sont robustes, précis et utiles dans des applications pratiques [11]. Cependant, elle souffre du manque de models standardisés, notamment pour la dimension temporelle. Dans cette étude, nous avons particulièrement cherché à faire avancer cet agenda en proposant une tâche du monde réel, un jeu de données partagé et des expériences de référence documentées, qui pourront servir de base pour la modélisation prédictive à partir de graphes.

Un domaine important pour les recherches futures est d'évaluer l'impact des variables individuelles des patients sur les résultats des prédictions. En analysant l'importance relative des différentes variables, telles que les conditions médicales spécifiques ou les facteurs démographiques, les chercheurs peuvent affiner leurs modèles pour se concentrer sur les attributs les plus prédictifs. Cette approche blée peut améliorer l'efficacité du modèle et garantir que les informations cliniques les plus pertinentes sont prioritaires dans la prise de décision.

Des efforts sont en cours pour obtenir un ensemble de données réelles de patients afin de tester ces modèles et générer des prédictions basées sur celles-ci en lien avec le CHU de Nantes. A long terme, l'objectif est d'atteindre une validation clinique des modèles prédictifs. Cette étape implique d'appliquer les modèles aux données réelles des patients et d'évaluer rigoureusement leur performance dans un contexte clinique. La validation clinique est essentielle pour garantir que les modèles sont à la fois théoriquement

solides et pratiquement utiles pour améliorer les résultats des patients. Cette phase de recherche nécessitera une collaboration étroite avec les soignants et les institutions pour tester les modèles dans des environnements réels et recueillir des retours pour un affinement ultérieur.

En conclusion, notre étude démontre dans le cadre de notre cas d'utilisation le potentiel des plongements de graphes de connaissances pour prédire l'évolution clinique des patients. Un travail conséquent reste à accomplir. Les recherches futures pourront s'appuyer sur ces premières bases pour développer des outils prédictifs précis et cliniquement pertinents, en continuant à affiner les modèles, à améliorer le réalisme des données synthétiques, à évaluer sur données réelles et à ouvrir ces résultats à d'autres problématiques cliniques.

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