一种基于评论文本信息增强的药物不良反应预测方法

本发明涉及生物信息学技术领域，公开了一种基于评论文本信息增强的药物不良反应预测方法，包括以下步骤：药物不良反应词典的构建；基于评论文本的药物不良反应信息的提取；药物不良反应信息的整合；公共数据库药物特征信息的整合；相似度计算；异构图的构建；图卷积网络模型的搭建；模型训练与评估；药物的不良反应案例预测；药物不良反应发生机制分析。本发明采用上述的一种基于评论文本信息增强的药物不良反应预测方法，综合利用药物评论、临床试验数据、实际用药经验和反馈等多样化的数据，添加患者特征丰富药物及不良反应之间的关系，提供了更加全面的药物安全性评估，另外GCN模型相较于其他模型，训练与预测更为快速，可以减轻计算难度。