[发明专利]基于多模态深度神经网络药物-药物相互作用事件预测有效
| 申请号： | 202110287239.1 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113012770B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 高建良;吕腾飞 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/50;G16C20/70;G16H70/40 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 姚瑶 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态深度神经网络的药物‑药物相互作用事件预测方法、系统、终端及可读存储介质，该方法包括：获取药物‑药物相互作用事件、药物异质特征以及药物知识图谱；获取药物在知识图谱中的拓扑嵌入表示和药物的相似嵌入表示；将药物的拓扑嵌入表示以及药物的相似嵌入表示进行拼接融合构建药物‑药物相互作用事件预测模型，并利用样本中药物‑药物的相互作用事件进行模型训练；进而利用预测模型进行药物‑药物相互作用事件预测；即将待预测的药物在知识图谱中的拓扑嵌入表示以及药物的相似嵌入表示输入预测模型得到药物‑药物相互作用事件预测结果。本发明利用不同模态特征间的关联性与互补性，进而提高预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 深度 神经网络 药物 相互作用 事件 预测 | ||
【主权项】：
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