基于多源异构网络的预测药物之间副作用的方法及系统（高校药品安全监管医药研发智能医疗健康）

本发明属于数据分析挖掘技术领域，提供了一种基于多源异构网络的预测药物之间副作用的方法及系统。其中，该方法包括获取药物之间副作用的数据、药物和副作用之间对应关系的数据及药物和不同生物模态之间对应关系的数据，构建不同药物之间相互作用的符号网络；针对不同生物模态，对药物之间相互作用的符号网络进行图卷积，得到相应特征矩阵，并融合所有生物模态下的特征矩阵；通过解码矩阵对融合的特征矩阵中的药物编码进行解码，得到重构的药物之间的副作用网络；根据重构的药物之间的副作用网络中的信息得到邻接矩阵，根据邻接矩阵计算预测药物之间的副作用的准确率。

《基于多源异构网络的预测药物之间副作用的方法及系统（高校药品安全监管医药研发智能医疗健康）》是一发明专利，专利号为 2021105834546，当前法律状态为已下证，由山东师范大学提出申请，发明人为王红;庄鲁贺;张慧;李威;韩书;杨杰;王正军;杨雪;滑美芳，申请日期为2021-05-27，公开（公告）日期为2024-04-02，国际专利分类号（IPC）为 G16H 70/40 (2018.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物医药、药物研发、AI制药、医疗大数据、精准医疗、药学研究、健康管理、信息技术、药物安全、科研应用、临床药学、医疗AI。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于数据分析挖掘技术领域，提供了一种基于多源异构网络的预测药物之间副作用的方法及系统。其中，该方法包括获取药物之间副作用的数据、药物和副作用之间对应关系的数据及药物和不同生物模态之间对应关系的数据，构建不同药物之间相互作用的符号网络；针对不同生物模态，对药物之间相互作用的符号网络进行图卷积，得到相应特征矩阵，并融合所有生物模态下的特征矩阵；通过解码矩阵对融合的特征矩阵中的药物编码进行解码，得到重构的药物之间的副作用网络；根据重构的药物之间的副作用网络中的信息得到邻接矩阵，根据邻接矩阵计算预测药物之间的副作用的准确率。

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