多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统

本发明公开一种多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统，涉及多模态数据融合和自监督学习技术领域。预测方法包括：S1、多源异构模态特征提取与表征优化，面向多源异构数据构建特征工程；S2、双通路融合交互协同预测。步骤S2中，基于模态特征的多层次性和异质性，提出一个具有门控深度卷积的空间融合模块，构建表征学习空间，并提出包含多种融合策略的双通路融合交互机制，动态融合局部和全局特征，实现多源异构模态数据间高效的信息交互和协同优化；最后基于融合后的特征表示与不良反应嵌入的匹配程度实现协同预测。本发明实现简单，采用轻量级架构但能较大地提升性能指标，能在药物研发早期阶段实现高效的筛选和预测。