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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119920494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510376871.1，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法和系统是由周晓华;胡陶钧;郑淳元;隋昊臣;李昊轩设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法和系统，属于药物不良反应预测技术领域，解决了现有技术中预测不准确的问题。方法包括以下步骤：获取药物和不良反应的特征数据和观测数据，构建训练样本集；构建联合学习模型，所述联合训练模型包括：倾向得分模型，用于预测药物‑不良反应被观测到的概率；不良反应预测模型，用于预测药物产生不良反应的概率；延迟反馈预测模型，用于预测不良反应的延迟反馈时间；基于构建的训练样本集对所述联合学习模型进行训练，得到训练好的联合学习模型；将待预测的药物和不良反应的特征数据输入训练好的联合学习网络中预测该药物是否会引起该不良反应。实现了准确无偏的药物不良反应预测。

本发明授权一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种存在延迟反馈的药物不良反应预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取药物和不良反应的特征数据和观测数据，构建训练样本集； 构建联合学习模型，所述联合学习模型包括：倾向得分模型，用于预测药物-不良反应被观测到的概率；不良反应预测模型，用于预测药物产生不良反应的概率；延迟反馈预测模型，用于预测不良反应的延迟反馈时间； 基于构建的训练样本集对所述联合学习模型进行训练，得到训练好的联合学习模型； 将待预测的药物和不良反应的特征数据输入训练好的联合学习网络中预测该药物是否会引起该不良反应； 所述倾向得分模型采用以下公式计算第i个药物-不良反应对的预测结果： ； 其中，表示第i个药物-不良反应对的特征数据，表示倾向得分模型的参数； 所述不良反应预测模型采用以下公式计算第i个药物-不良反应对的预测结果： ； 其中，表示第i个药物-不良反应对的特征数据，表示不良反应预测模型的参数； 所述延迟反馈预测模型采用以下公式建模第i个药物-不良反应对的延迟反馈时间： ； 其中，表示第i个药物-不良反应对的特征数据，表示延迟反馈预测模型的参数。

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