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龍圖騰網(wǎng)恭喜廈門(mén)理工學(xué)院;廈門(mén)精配軟件工程有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種藥物相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114694791B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210094695.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H20/10；該發(fā)明授權(quán)一種藥物相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由林開(kāi)標(biāo);康麗萍;吳志榮;盧萍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種藥物相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供一種藥物相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域。其中，預(yù)測(cè)方法包含步驟S1至S9。S1獲取多種藥物的特征和藥物之間的反應(yīng)類(lèi)型。S2根據(jù)多種藥物的特征構(gòu)建藥物特征矩陣。S3根據(jù)多種藥物之間的反應(yīng)類(lèi)型構(gòu)建藥物鄰接圖。S4通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從藥物特征矩陣中提取不同層次的藥物特征信息。S5通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從藥物鄰接圖中提取不同層次的鄰居拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。S6融合特征向量和結(jié)構(gòu)向量，獲得各個(gè)藥物的最終嵌入表示。S7將各個(gè)藥物的最終嵌入表示進(jìn)行組合，以獲得多個(gè)藥物對(duì)向量。S8以藥物對(duì)的反應(yīng)類(lèi)型作為標(biāo)簽，以藥物對(duì)向量作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到分類(lèi)模型。S9通過(guò)分類(lèi)模型，預(yù)測(cè)未知藥物對(duì)的相互作用類(lèi)型。

本發(fā)明授權(quán)一種藥物相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種藥物相互作用的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包含：獲取多種藥物的特征和藥物之間的反應(yīng)類(lèi)型；根據(jù)所述多種藥物的特征，構(gòu)建藥物特征矩陣；根據(jù)所述多種藥物之間的反應(yīng)類(lèi)型，構(gòu)建藥物鄰接圖；其中，所述藥物鄰接圖以藥物作為節(jié)點(diǎn)，以反應(yīng)類(lèi)型作為邊；通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述藥物特征矩陣中抽取不同層次的特征向量；通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述藥物鄰接圖中抽取不同層次的結(jié)構(gòu)向量；其中，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)層提取到的特征向量分別傳輸至所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)應(yīng)層中進(jìn)行融合；通過(guò)注意力機(jī)制按權(quán)重融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層提取到的特征向量和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層提取到的結(jié)構(gòu)向量，獲得各個(gè)藥物的最終嵌入表示；將所述各個(gè)藥物的最終嵌入表示進(jìn)行組合，以獲得多個(gè)藥物對(duì)向量；其中，已知部分藥物對(duì)向量的反應(yīng)類(lèi)型；以藥物對(duì)之間的反應(yīng)類(lèi)型作為標(biāo)簽，以已知反應(yīng)類(lèi)型的藥物對(duì)向量作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到分類(lèi)模型；通過(guò)所述分類(lèi)模型，預(yù)測(cè)未知反應(yīng)類(lèi)型的藥物對(duì)向量的反應(yīng)類(lèi)型；根據(jù)所述多種藥物的特征，構(gòu)建藥物特征矩陣，具體包括：獲取所述多種藥物的特征，并選取預(yù)定數(shù)量個(gè)特征構(gòu)建預(yù)定數(shù)量個(gè)初始特征矩陣；分別計(jì)算所述預(yù)定數(shù)量個(gè)初始特征矩陣的相似度，以獲得預(yù)定數(shù)量個(gè)相似性矩陣；拼接所述預(yù)定數(shù)量個(gè)所述相似性矩陣，獲得所述多種藥物的所述藥物特征矩陣；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)自編譯器模型AE，用于特征抽取；所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)圖卷積模型GCN，用于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的抽取；其中，所述多個(gè)自編譯器模型AE和所述多個(gè)圖卷積模型GCN一一對(duì)應(yīng)。

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