公开(公告)号：CN116486990A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310468420.1

申请日：2023-04-27

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 滕飞 ,  督静雯 ,  龚勋 ,  林宁 ,  杨孝光 ,  李运明 ,  黄路非 ,  李暄 ,  张聂 ,  于静

IPC: G16H20/10 ,  G16H50/70 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供了一种基于集成学习的药物反应可解释分析方法，所述方法包括：获取原始数据，将所述原始数据进行抽取和向量化编码，得到第一数据；所述第一数据来源不同数据表，按照时间戳进行整合，得到训练数据；将训练数据输入集成学习模型进行训练，利用模型解释算法解释集成学习模型，得到重要特征集；将所述重要特征集输入集成学习模型进行训练，利用模型解释算法解释药物反应。本发明利用生成重要特征集解决了药物反应分析数据模式复杂的问题，同时针对药物反应结局进行可解释分析，增强了模型的可信度，为药物反应分析提供有利依据，因此具有较高的应用价值。

公开(公告)号：CN116564553A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310505434.6

申请日：2023-05-06

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 李鹏 ,  滕飞 ,  督静雯 ,  姚远 ,  李双庆 ,  梅挺 ,  张聂 ,  武云 ,  卓强 ,  朱军

IPC: G16H70/40 ,  G16H50/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供了一种基于共病特征的用药效果预测方法，属于用药效果预测技术领域，该方法包括：获取原始数据，并对原始数据进行处理得到标准数据集；利用标准数据集训练双通道神经网络模型，得到患者的单个特征；将患者的单个特征作为节点特征，以患者间相似程度连边构造网络得到相似患者网络；利用图卷积网络学习相似患者网络的空间结构，挖掘相似患者间的关联信息，并基于关联信息预测患者的用药效果。本发明构建了相似患者网络，充分挖掘患者间信息，大幅提高用药效果预测的准确度，进而提高医疗决策的准确性，改善患者的治疗效果，在临床实践中具有广泛的应用前景。