基于多模态深度学习的药品化合物技术属性评估方法

本发明公开了基于多模态深度学习的药品化合物技术属性评估方法，包括：使用网络爬虫获取药品化合物的多源技术数据，获取药品技术属性的关键影响因素，划分为低关联影响因素集及高关联影响因素集，为低关联影响因素集及高关联影响因素集分配不同的多模态融合策略；基于长短期记忆网络与图神经网络根据混合多模态架构及分解‑集成架构构建多模态技术属性评估模型，获取待评估药品化合物关键影响因素的特征参数，使用多模态技术属性评估模型获取用于指导药物研发的化合物技术属性评估结果。本发明法通过多模态深度学习整合化学信息学数据，通过化合物技术属性的精准评估，为药物研发、合成路线优化场景中提供高效的决策支持。