基于双通道融合知识图谱的药物-疾病关系预测方法和系统

本发明涉及一种基于双通道融合知识图谱的药物‑疾病关系预测方法和系统。该方法包括以下步骤：S1、构建生物医学融合知识图谱；S2、基于生物医学融合知识图谱构建药物‑疾病子图；S3、构建双通道自适应融合特征模块，嵌入药物‑疾病子图；S4、对双通道融合知识图谱预嵌入网络中的药物‑疾病子图进行增强拼接，导入边‑节点迭代更新学习机制，训练拼接子图关系感知学习网络，得到增强子图特征嵌入；S5、利用训练好的增强子图特征嵌入计算输出药物‑疾病关系的预测概率。本发明整合了知识图谱的语义表征能力与图神经网络的拓扑建模优势，通过多模态特征交互与子图增强、动态子图学习机制，实现了对药物‑疾病关系的高效精准预测。