一种基于多模态数据融合的药物相互作用预测方法及装置

本发明的实施方式提供了一种基于多模态数据融合的药物相互作用预测方法及装置。该方法包括：基于待预测药物的SMILES序列构建药物数据集；基于药物数据集，确定每一待预测药物的特征向量集合；其中，特征向量集合中至少包括分子图特征向量、SMILES序列特征向量、药物信息特征向量以及药物特征相似度特征向量；将每一待预测药物的特征向量集合分别进行特征向量融合，得到每一待预测药物的融合特征向量；将融合特征向量输入至预先训练得到的药物相互作用预测模型中，输出药物相互作用预测结果。本发明可以考虑到药物的其他多模态特征与DDI事件之间的潜在相关性，并且能够有效挖掘各模态数据之间的关键信息，从而提升DDI的预测结果准确性。