[发明专利]一种肝损伤预测方法、装置、设备、介质及程序产品

说明书

本申请提供了一种肝损伤预测方法，该方法通过确定不同药物的化学成分的权重，将不同药物的化学成分以及对应权重输入预先训练的肝损伤预测模型，获得药物联用是否导致肝损伤的预测结果，并且当药物发生代谢反应时，根据代谢物的化学成分确定代谢物的化学成分的权重，从而预测代谢物是否导致肝损伤。如此，能够实现低成本、高可靠地预测药物联用是否导致肝损伤，并且能够为湿实验提供参考，进而为临床用药提供参考。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及肝损伤预测方法以及对应的装置、设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

在日常生活中，人或其他动物通常会使用药物治疗一些疾病。有些药物在治疗疾病的同时会对人体组织器官如肝脏带来损伤，尤其是一些中药和西药联用时会产生肝损伤。

传统的药理学通常通过大量的实验验证药物联用导致的肝损伤，然而这种方法需要耗费大量的时间和精力，并且大量的实验也消耗大量的实验材料以及需要提供相应的实验环境，成本十分高昂。

业界亟需提供一种低成本、高可靠的中西药联用产生肝损伤预测方法，从而满足业务的需求。

发明内容

本申请提供了一种肝损伤预测方法，该方法通过确定不同药物的化学成分的权重，将不同药物的化学成分以及对应权重输入预先训练的肝损伤预测模型，获得药物联用是否导致肝损伤的预测结果，并且当药物发生代谢反应时，根据代谢物的化学成分确定代谢物的化学成分的权重，预测代谢物是否导致肝损伤，从而实现通过低成本、高可靠的方法预测药物联用是否导致肝损伤。本申请还提供了上述方法对应的装置、设备、介质以及计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种肝损伤预测方法，该方法包括：

获取第一药物的化学成分和第二药物的化学成分；

根据第一药物的化学成分和第二药物的化学成分确定第一药物的化学成分的权重和第二药物的化学成分的权重；

根据第一药物的化学成分、第一药物的化学成分的权重以及第二药物的化学成分、第二药物的化学成分的权重，通过预先训练的肝损伤预测模型，获得肝损伤预测结果，肝损伤预测结果用于表征第一药物和第二药物联合使用导致肝损伤或者不导致肝损伤；

其中，肝损伤预测模型用于对第一药物的化学成分是否导致肝损伤以及第二药物的化学成分是否导致肝损伤进行预测，当第一药物和第二药物发生代谢反应时，肝损伤预测模型还用于根据代谢物的化学成分以及代谢物的化学成分的权重预测是否导致肝损伤。

在一些可能的实现方式中，权重根据药物或代谢物的化学成分对应的分子图像被判别模型判别为正样本的概率确定。

在一些可能的实现方式中，等于预设阈值时，权重为1，小于预设阈值时，权重等于，大于预设阈值时，权重根据药物或代谢物的化学成分向量化后所得的向量和抽样的分子图像中提取的向量所确定的平均向量的距离确定。

在一些可能的实现方式中，预设阈值等于0.5。

在一些可能的实现方式中，判别模型的损失函数为：

其中，表征真实数据的期望，表征生成数据的期望，表征损失函数。

在一些可能的实现方式中，该方法还包括：

将肝损伤预测结果发送至判别模型，以对肝损伤预测结果的准确性进行评价。

在一些可能的实现方式中，该方法还包括：

对真实数据的化学成分进行向量化，然后基于向量化的结果，通过生成器生成负样本，负样本包括不导致肝损伤的化学成分，负样本用于训练肝损伤预测模型。