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龍圖騰網獲悉中南大學申請的專利基于雙通道融合知識圖譜的藥物-疾病關系預測方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120372560B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510856671.6，技術領域涉及：G16H70/40；該發明授權基于雙通道融合知識圖譜的藥物-疾病關系預測方法和系統是由陳先來;邢宗剛;安瑩;王運波;任立男;陳翔;莫清瀅設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙通道融合知識圖譜的藥物-疾病關系預測方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于雙通道融合知識圖譜的藥物?疾病關系預測方法和系統。該方法包括以下步驟：S1、構建生物醫學融合知識圖譜；S2、基于生物醫學融合知識圖譜構建藥物?疾病子圖；S3、構建雙通道自適應融合特征模塊，嵌入藥物?疾病子圖；S4、對雙通道融合知識圖譜預嵌入網絡中的藥物?疾病子圖進行增強拼接，導入邊?節點迭代更新學習機制，訓練拼接子圖關系感知學習網絡，得到增強子圖特征嵌入；S5、利用訓練好的增強子圖特征嵌入計算輸出藥物?疾病關系的預測概率。本發明整合了知識圖譜的語義表征能力與圖神經網絡的拓撲建模優勢，通過多模態特征交互與子圖增強、動態子圖學習機制，實現了對藥物?疾病關系的高效精準預測。

本發明授權基于雙通道融合知識圖譜的藥物-疾病關系預測方法和系統在權利要求書中公布了：1.基于雙通道融合知識圖譜的藥物-疾病關系預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取藥物-疾病關聯三元組和外部知識圖譜數據，構建生物醫學融合知識圖譜； S2、基于生物醫學融合知識圖譜構建藥物-疾病子圖； S3、構建雙通道自適應融合特征模塊，嵌入藥物-疾病子圖，得到雙通道融合知識圖譜預嵌入網絡；所述構建雙通道自適應融合特征模塊包括構建包含結構通道建模和語義通道建模的雙通道建模； 所述結構通道建模采用改進的圖神經網絡模型UnionGIN通過多關系聚合機制與層次化消息傳遞，處理不同類型節點與邊的結構特征； 所述語義通道建模基于醫學知識庫資源，利用大語言模型提取實體的非結構化文本描述，對于每一個目標三元組中的實體節點，都存在一段醫學文本描述，包括藥物作用機制、適應癥、疾病癥狀中的一種或多種； 所述構建雙通道自適應融合特征模塊中還包括引入跨模態多頭注意力模塊，自適應地分配結構與語義特征的權重，通過注意力機制對結構嵌入與語義嵌入進行動態融合； S4、對雙通道融合知識圖譜預嵌入網絡中的藥物-疾病子圖進行增強拼接，導入邊-節點迭代更新學習機制，訓練拼接子圖關系感知學習網絡，得到增強子圖特征嵌入； S5、利用訓練好的增強子圖特征嵌入計算輸出藥物-疾病關系的預測概率。

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