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龙图腾网获悉中南大学申请的专利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：CN120372560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510856671.6，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权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是由陈先来;邢宗刚;安莹;王运波;任立男;陈翔;莫清滢设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.基于双通道融合知识图谱的药物-疾病关系预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取药物-疾病关联三元组和外部知识图谱数据，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，得到双通道融合知识图谱预嵌入网络；所述构建双通道自适应融合特征模块包括构建包含结构通道建模和语义通道建模的双通道建模； 所述结构通道建模采用改进的图神经网络模型UnionGIN通过多关系聚合机制与层次化消息传递，处理不同类型节点与边的结构特征； 所述语义通道建模基于医学知识库资源，利用大语言模型提取实体的非结构化文本描述，对于每一个目标三元组中的实体节点，都存在一段医学文本描述，包括药物作用机制、适应症、疾病症状中的一种或多种； 所述构建双通道自适应融合特征模块中还包括引入跨模态多头注意力模块，自适应地分配结构与语义特征的权重，通过注意力机制对结构嵌入与语义嵌入进行动态融合； 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。

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