人工智慧（AI）正逐步改變醫療領域，特別是在藥物研發和個人化照護方面。美國科技公司 Flahy Inc. 致力於將 AI 與知識圖譜（Knowledge Graph）技術應用於臨床決策支援，以整合影響病患預防或治療的各類資訊。

知識圖譜是一種將複雜資訊組織成網狀結構的技術，能夠呈現不同數據點之間的關係。Flahy Inc. 執行長 Jagjit Singh 指出，知識圖譜在 AI 中扮演關鍵角色，它連接了數據層與模型層，幫助 AI 模型理解哪些事實重要以及特定數據點所代表的含義。透過這種方式，Flahy 能夠處理大量分散在廣泛圖譜中的生物和臨床資訊，進而為每位病患量身打造治療決策路徑。

該公司的消費級產品 FlahyLife，便結合了生物與健康資訊，旨在引導使用者在預防、早期檢測和治療選擇上做出更好的下一步判斷。Flahy Inc. 目前正與多家領先的臨床實驗室和醫療系統合作，部署其平台以改善臨床決策，並彌補照護上的缺口。

然而，將穿戴式裝置讀數等連續性數據納入知識圖譜，並解釋其隨時間變化的挑戰依然存在。Jagjit Singh 表示，Flahy 為此開發了專有引擎，專注於解決臨床決策中固有的「遍歷問題」（traversal problem），即如何在圖譜中有效地追蹤和連結不同數據點。他認為，如果能正確連結這些圖譜，便能以正確的方式進行推理，確保「對的人在對的時間獲得對的檢測」。

《SiliconANGLE》與《The Cryptonomist》的報導皆指出，Flahy 的目標是透過連接不同數據模態的點，來實現更精準、個人化的醫療照護。

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