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龍圖騰網獲悉廈門理工學院申請的專利基于多源特征融合與對比學習的藥物組合風險預測方法、裝置、設備和介質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：CN120260732B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510740403.8，技術領域涉及：G16C20/50；該發明授權基于多源特征融合與對比學習的藥物組合風險預測方法、裝置、設備和介質是由林開標;張振澤;陳少榕設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多源特征融合與對比學習的藥物組合風險預測方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：基于多源特征融合與對比學習的藥物組合風險預測方法、裝置、設備和介質，涉及藥物組合預測技術領域。藥物組合風險預測方法包含：獲取藥物數據集。根據藥物數據集，獲取特征圖。根據特征圖，通過進行分子圖結構的自適應特征提取，獲取藥物的分子圖特征。定義分子圖特征為結構特征。將分子圖特征輸入到多層級聯的圖卷積網絡，提取藥物網絡中高階拓撲特征，獲取關系特征。根據藥物數據集，計算相似性特征，并提取交互嵌入特征。根據結構特征和相似性特征，通過對比學習機制，挖掘出特征之間的潛在關聯和差異，獲取結構對比學習特征和相似性對比學習特征。對上述特征進行特征融合和特征對齊，獲取融合特征。根據融合特征，預測藥物組合風險。

本發明授權基于多源特征融合與對比學習的藥物組合風險預測方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種基于多源特征融合與對比學習的藥物組合風險預測方法，其特征在于，包含： 獲取藥物數據集； 根據所述藥物數據集，獲取特征圖； 根據所述特征圖，通過基于三元消息傳遞機制的分子圖神經網絡進行分子圖結構的自適應特征提取，獲取藥物的分子圖特征；定義所述分子圖特征為結構特征； 將TrimNet生成的分子圖特征輸入到多層級聯的圖卷積網絡，提取藥物網絡中高階拓撲特征，獲取關系特征； 根據所述藥物數據集，基于摩根分子指紋和Tanimoto系數計算相似性特征，并提取交互嵌入特征； 根據所述結構特征和所述相似性特征，通過對比學習機制，挖掘出特征之間的潛在關聯和差異，獲取結構對比學習特征和相似性對比學習特征； 對所述結構特征、所述關系特征、所述結構對比學習特征、所述相似性對比學習特征，以及所述交互嵌入特征進行特征融合和特征對齊，獲取融合特征； 根據所述融合特征，使用分類模型判斷藥物組合風險等級，獲取藥物組合風險； 根據所述特征圖，通過基于三元消息傳遞機制的分子圖神經網絡進行分子圖結構的自適應特征提取，獲取藥物的分子圖特征，具體包括： 基于三元消息傳遞機制的分子圖神經網絡在消息傳遞階段執行以下步驟： 根據所述特征圖，通過三元組注意力網絡將節點對及其連接邊投影至統一的特征空間，并通過非線性變換計算交互強度；；式中，為交互強度、表示LeakyReLU激活函數、U為可學習的權重向量、表示轉置、和為不同的兩個可訓練參數矩陣、和分別表示時間步時節點和節點的隱藏狀態、是節點和節點之間的邊特征、表示向量拼接； 根據所述交互強度，通過歸一化生成注意力分布；；式中，為注意力分布、為以自然常數e為底的指數函數、為節點的鄰域集合、為節點和節點交互強度； 通過節點的隱藏狀態和邊的特征加權求和得到節點的聚合消息；；式中，表示節點的聚合消息、是注意力系數、和為不同的兩個可訓練的權重矩陣、為節點的隱藏狀態、表示哈達瑪積； 根據所述聚合消息，采用多頭注意力機制并行生成多組消息并拼接，獲取多維特征；；式中，為多維特征、表示向量拼接、是第個注意力頭計算得到的注意力系數、為注意力頭的數量、是輸入線性變換的第一權重矩陣、是輸入線性變換的第二權重矩陣； 使用門控循環單元作為節點更新函數，將先前提取的消息與當前集成特征融合，實現時序特征整合，并引入層歸一化緩解梯度異常，通過次迭代逐步優化節點表示，輸出高階特征；；式中，為高階特征、LN表示層歸一化、GRU表示門控循環單元、為當前集成的特征； 基于三元消息傳遞機制的分子圖神經網絡在讀出階段執行以下步驟： 利用LSTM更新隱藏狀態；；式中，為隱藏狀態、表示LSTM網絡、表示上一時間步的聚合特征； 根據所述隱藏狀態，計算節點的注意力權重；；式中，為注意力權重、為softmax激活函數、為高階特征； 根據所述注意力權重，聚合節點特征；；式中，為聚合后的節點特征、為節點的總數； 聚合節點特征后，通過次迭代，最終得到藥物的分子圖特征；；式中，為藥物的分子圖特征、為第次迭代的隱藏狀態； 定義所述分子圖特征為結構特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門理工學院，其通訊地址為：361024 福建省廈門市集美區理工路600號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。