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龍圖騰網獲悉常熟理工學院申請的專利基于消息傳遞模型的藥物不良反應預測方法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：CN118380162B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202410485284.1，技術領域涉及：G16H70/40；該發明授權基于消息傳遞模型的藥物不良反應預測方法是由姜久雷;王朗;王江靜;李盛慶設計研發完成，并于2024-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于消息傳遞模型的藥物不良反應預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于消息傳遞模型的藥物不良反應預測方法，涉及藥物不良反應預測領域，其包括通過將藥物數據標簽編碼成圖數據，并在消息傳遞模型的基礎上改進了新的消息聚合機制，以提高消息聚合準確性和縮短智能體運算時間。同時，通過改進智能體結構提高智能體的穩定性。解決了現有預測方法在藥物數據標簽處理和智能體精度、運算速度及穩定性方面的不足。本方法可有效提升藥物不良反應預測的精確度和智能體運算速度與穩定性。

本發明授權基于消息傳遞模型的藥物不良反應預測方法在權利要求書中公布了：1.基于消息傳遞模型的藥物不良反應預測方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟1、將藥物數據集中的藥物的化學分子結構特征信息轉化為圖數據，然后將這些圖數據轉化為可以通過智能體進行運算的數據集； 步驟2、將數據集傳遞給智能體； 步驟3、在智能體中提取數據集中各條藥物特征數據，并基于消息傳遞模型構建新的消息聚合機制，得到動態更新節點參數，并對具體的藥物特征數據進行加權和篩選；利用動態更新節點參數對圖數據藥物表征信息進行加權和篩選，其篩選標準如下： ； ； 式中，為藥物圖數據中的藥物的特征信息經過輪更新后的特征信息；表示藥物圖數據矩陣中的第一行數據，是動態更新參數； 其加權公式表示如下： ； ； ； 式中： 為線性分離后矩陣的行數；分別為藥物圖數據中的目標節點和其鄰居節點； 為智能體經過了第次迭代；為可學習線性函數； 分別是從線性層分離出來的兩個可訓練矩陣，矩陣的維度由不同的數據集中特征矩陣的維度以及標簽矩陣的維度共同確定； 為矩陣中按行的取值，是矩陣矩陣的維度，且； 為求矩陣中最大值函數，，分別為經過后得到的藥物特性信息數據矩陣中每一行中的最大值； 步驟4、將篩選后的藥物表征信息輸入到帶有殘差網絡結構中進行更新，以獲取新的藥物表征； 步驟5、將更新后的藥物信息數據放進打分函數中進行打分，輸出預測藥物不良反應結果，所述打分函數的公式表示為： ； 式中：分別表示需要預測的兩種藥物；為可訓練的權重矩陣；為最終通過智能體訓練后更新得到的兩種目標預測藥物特性信息；為預測藥物不良反應的關系種類；是的高維向量嵌入；為激活函數Sigmoid；是連接操作； 步驟6、將藥物不良反應結果作為輸入，利用交叉熵函數進行計算，更新智能體。

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