基于CrossMamba的多模态药物相互作用智能预测方法及系统

一种基于CrossMamba的多模态药物相互作用智能预测方法及系统，对包含两种药物的社交媒体文本和两种药物的SMIELS分子结构进行数据预处理和数据嵌入，获取DDI的嵌入数据；基于嵌入数据，利用选择性空间状态模型SSM进行特征学习，分别得到社交媒体文本的SSM特征向量和两种药物的SSM特征向量，再将社交媒体文本的SSM特征向量分别与两种药物的SSM特征向量进行拼接整合，得到两种药物各自的多模态特征向量；利用跨模态融合CrossMamba模型对两种药物的多模态特征进行特征融合，得到两种药物的融合特征；最后，利用预测决策模型对两种药物的融合特征进行分类，得到DDI的预测结果。实验结果表明，本发明显著提升了DDI预测的准确性和效率。