| 专利号 | 2025112611019 | 申请日 | 2025-09-05 | 专利名称 | 基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统 |
| 授权日 | 2025-11-18 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 杨帆;朱少帅;李霞;杜丽;仲海;马晶;许兴周 |
| 主分类号 | G16C20/70 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于药物相互作用预测技术领域，提供了基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统，其技术方案为鲁棒因果图表示学习模块通过主动生成工具变量来识别并剔除输入药物分子图和药物对二部图中对DDI预测无因果贡献甚至产生干扰的混杂子结构，从而生成更纯净、更具因果性的图表示。随后，双视角子结构网络模块在经过鲁棒性裁剪的图结构上执行其独特的双视角表示学习和预测，提高DDI预测的准确性、鲁棒性和泛化能力，特别是在面对未知药物或复杂相互作用模式时。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
