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龙图腾网恭喜厦门理工学院;厦门精配软件工程有限公司申请的专利一种药物相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114694791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210094695.9，技术领域涉及：G16H20/10；该发明授权一种药物相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质是由林开标;康丽萍;吴志荣;卢萍设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种药物相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种药物相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质，涉及医药技术领域。其中，预测方法包含步骤S1至S9。S1获取多种药物的特征和药物之间的反应类型。S2根据多种药物的特征构建药物特征矩阵。S3根据多种药物之间的反应类型构建药物邻接图。S4通过深度神经网络从药物特征矩阵中提取不同层次的药物特征信息。S5通过卷积神经网络从药物邻接图中提取不同层次的邻居拓扑结构信息。S6融合特征向量和结构向量，获得各个药物的最终嵌入表示。S7将各个药物的最终嵌入表示进行组合，以获得多个药物对向量。S8以药物对的反应类型作为标签，以药物对向量作为训练数据集，训练得到分类模型。S9通过分类模型，预测未知药物对的相互作用类型。

本发明授权一种药物相互作用的预测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种药物相互作用的预测方法，其特征在于，包含：获取多种药物的特征和药物之间的反应类型；根据所述多种药物的特征，构建药物特征矩阵；根据所述多种药物之间的反应类型，构建药物邻接图；其中，所述药物邻接图以药物作为节点，以反应类型作为边；通过深度神经网络从所述药物特征矩阵中抽取不同层次的特征向量；通过卷积神经网络从所述药物邻接图中抽取不同层次的结构向量；其中，所述深度神经网络的各个层提取到的特征向量分别传输至所述卷积神经网络的对应层中进行融合；通过注意力机制按权重融合深度神经网络最后一层提取到的特征向量和卷积神经网络最后一层提取到的结构向量，获得各个药物的最终嵌入表示；将所述各个药物的最终嵌入表示进行组合，以获得多个药物对向量；其中，已知部分药物对向量的反应类型；以药物对之间的反应类型作为标签，以已知反应类型的药物对向量作为训练数据集，训练得到分类模型；通过所述分类模型，预测未知反应类型的药物对向量的反应类型；根据所述多种药物的特征，构建药物特征矩阵，具体包括：获取所述多种药物的特征，并选取预定数量个特征构建预定数量个初始特征矩阵；分别计算所述预定数量个初始特征矩阵的相似度，以获得预定数量个相似性矩阵；拼接所述预定数量个所述相似性矩阵，获得所述多种药物的所述药物特征矩阵；所述深度神经网络包括多个自编译器模型AE，用于特征抽取；所述卷积神经网络包括多个图卷积模型GCN，用于拓扑结构的抽取；其中，所述多个自编译器模型AE和所述多个图卷积模型GCN一一对应。

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