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申请/专利权人：杭州心智医联科技有限公司
摘要：本发明涉及药物不良反应预测技术领域，公开了基于图神经网络的患者级药物不良反应预测方法及系统。使用不良反应预测模型进行预测，不良反应预测模型训练时，将样本数据输入患者特征编码器进行特征学习，获得基础特征；将样本数据通过知识图谱获取实体和关系的嵌入表示，以嵌入表示作为图神经网络模型的输入进行特征学习，获得增强特征；根据基础特征和增强特征，通过预测模型预测药物不良反应。通过引入知识图谱来构建患者与疾病、药物、不良反应之间的关联关系，并利用图神经网络来分析知识图谱来更好地预测患者的不良反应。实现针对个体患者的自身情况进行药物不良反应的精确预测。
主权项：1.基于图神经网络的患者级药物不良反应预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取历史数据集，作为训练药物不良反应预测器的样本数据；所述样本数据包括多组患者信息和对应的药物不良反应；使用所述样本数据训练所述药物不良反应预测器，具体为：将所述样本数据输入患者特征编码器进行特征学习，获得基础特征；将所述样本数据通过知识图谱获取实体和关系的嵌入表示；所述实体包括患者节点、疾病节点以及药物节点，所述关系包括疾病与药物之间的治疗关系、药物与药物不良反应之间的副作用关系，以及患者与疾病和药物之间的关联关系、患者与药物不良反应之间的关联关系；以所述嵌入表示作为图神经网络模型的输入进行特征学习，获得增强特征；根据所述基础特征和所述增强特征，通过预测模型预测药物不良反应，直到损失函数达到预设收敛速度，完成药物不良反应预测器的训练；将患者信息输入训练好的所述药物不良反应预测器，进行患者级药物不良反应预测。
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