基于机器学习和专家库的药物综合评价系统及方法

本发明请求保护一种基于机器学习和专家库的药物综合评价系统，其包括：多源数据处理模块，用于处理和标准化药物分子结构、基因组特征、临床数据；专家知识库，包含药物属性、疾病特征、临床指南；预测模型集群，由深度神经网络、集成学习模型和符号推理引擎组成，用于预测药物的IC50值、临床响应率和不良反应概率；动态优化模块，用于模型的不确定性量化、训练集的增量学习与知识库的动态更新；可解释性输出模块，用于解释预测结果并可视化输出。