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【IJCAI】四篇好文简读-专题5

论文题目:MDNN: A Multimodal Deep Neural Network for Predicting Drug-Drug Interaction Events论文摘要:多种药物的相互作用可能会导致严重的事件,从而导致伤害和巨大的医疗成本。对药物-药物相互作用(DDI)事件的准确预测可以帮助临床医生做出有效的决策并制定适当的治疗方案。最近,已经提出了许多基于人工智能的技术来预测DDI相关事件。然而,现有的大多数方法对DDI事件和其他多模式数据(如靶标和酶)之间的潜在相关性关注较少。为了解决这个问题,作者提出了一种用于DDI事件预测的多模态深度神经网络(MDNN)。在MDNN中,作者设计了一个基于药物知识图(DKG)的路径和基于异构特征(HF)的路径两个路径框架来获取药物的多模态表示。最后,设计了一个多模态融合神经层来探索药物多模态表示之间的互补性。作者在真实数据集上进行了广泛的实验。结果表明,MDNN能够准确预测DDI事件,并优于目前最先进的预测模型。

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