基于注意力神经网络的药物互作用及事件预测方法和模型

摘要

本发明提供了基于注意力神经网络的药物互作用及事件预测方法和模型，基于深度注意力神经网络框架，通过整合异构药物特征网络得到了更全面、综合的特征向量表示，结合图表示学习方法，分析药物在不同特征、维度对其他药物影响的差异性，在采用多种数据源的情况下，提高了药物互作用预测的准确性和模型的鲁棒性，使模型具有可解释性，并实现了预测药物互作用事件的功能，有助于理解药物不良反应背后隐藏的机制，同时可以指导合理地联合用药，促进用药安全。