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公开(公告)号：CN119920494A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510376871.1
申请日：2025-03-28
Applicant: 北京大学
IPC: G16H70/40 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法和系统，属于药物不良反应预测技术领域，解决了现有技术中预测不准确的问题。方法包括以下步骤：获取药物和不良反应的特征数据和观测数据，构建训练样本集；构建联合学习模型，所述联合训练模型包括：倾向得分模型，用于预测药物‑不良反应被观测到的概率；不良反应预测模型，用于预测药物产生不良反应的概率；延迟反馈预测模型，用于预测不良反应的延迟反馈时间；基于构建的训练样本集对所述联合学习模型进行训练，得到训练好的联合学习模型；将待预测的药物和不良反应的特征数据输入训练好的联合学习网络中预测该药物是否会引起该不良反应。实现了准确无偏的药物不良反应预测。
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