一种基于多模态数据融合评估化合物致癌风险的深度学习方法、装置及储存介质

本发明公开了一种基于多模态数据融合评估化合物致癌风险的深度学习方法、装置及储存介质，属于化学品健康风险评价技术领域，包括：(1)建立致癌性预测数据集；(2)构建跨模态知识图谱，采用卷积神经网络对跨模态知识图谱进行学习得到跨模态特征表示；(3)提取分子指纹特征表示和分子图特征表示，将分子指纹特征表示与跨模态特征表示融合得到融合特征表示；(4)构建融合模型，融合模型中的第一深度神经网络、第二深度神经网络用于处理不同的特征表示，分类器用于预测；(5)对融合模型进行监督训练优化其参数；(6)利用优化后的融合模型对待测化合物进行致癌风险评估。该方法能够全面精确地评估化合物的致癌风险并进行致癌机制解释。