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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于元路径图神经网络的药物副作用预测模型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：CN115512857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211221192.X，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种基于元路径图神经网络的药物副作用预测模型是由赵卫中;姚文杰设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元路径图神经网络的药物副作用预测模型在说明书摘要公布了：本发明涉及药物的技术领域，特别是涉及一种基于元路径图神经网络的药物副作用预测模型，包括：输入模块、基于元路径的特征学习模块和预测模块；输入模块：在输入模块中构建一个基于多个数据集的异构信息网络，这些数据集涉及异构生物实体及其之间的关联；基于元路径的特征学习模块：在基于元路径的特征学习模块中，利用L层基于元路径的信息聚合，通过充分捕捉基于多个数据集的异构信息网络中的复杂语义，获得异构节点的有意义的表示；预测模块：预测的药物副作用关联是通过对药物和副作用的表示进行全连接神经网络得出的。

本发明授权一种基于元路径图神经网络的药物副作用预测模型在权利要求书中公布了：1.一种基于元路径图神经网络的药物副作用预测模型，其特征在于，包括：输入模块、基于元路径的特征学习模块和预测模块； 输入模块：在输入模块中构建一个基于多个数据集的异构信息网络，这些数据集涉及异构生物实体及其之间的关联； 基于元路径的特征学习模块：在基于元路径的特征学习模块中，利用L层基于元路径的信息聚合，通过充分捕捉基于多个数据集的异构信息网络中的复杂语义，获得异构节点的有意义的表示； 预测模块：预测的药物副作用关联是通过对药物和副作用的表示进行全连接神经网络得出的； 给定一对药物和副作用，它们之间存在关联的预测概率由具有Sigmoid函数的全连接层导出，形式上，输入对是第i个药物i∈{1,…ndr}和第j个副作用j∈{1,…nse}，最终分别由Hdri和Hsej表示，然后，计算第i个药物和第j个副作用之间关联的概率如下： 其中[·||·]表示两个向量的连接，W和b是预测模块的训练参数， 为了优化提出的框架，使用交叉熵作为损失函数，更具体地说，在训练阶段，假设输入的mini-batch包括N个样本，表示为{X1,y1,…,Xn,yn,…,XN,yN,}，对于第n个样本，Xn＝in,jn，yn是Xn的真实标签，然后，整个框架的损失计算如下： 通过最小化损失函数，所提出模型中的所有参数都由Adam优化器优化，并通过端到端模式进行反向传播。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞南街道楚雄大道382号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。