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龙图腾网获悉东北大学申请的专利药物疾病关联预测模型的训练方法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：CN121034392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511575506.X，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权药物疾病关联预测模型的训练方法是由何大阔;范萌萌;侯悦;刘晴;李赫;王丰;刘倩;王浩;山思齐设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本药物疾病关联预测模型的训练方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种药物疾病关联预测模型的训练方法，包括：获取训练样本集合；对于所述训练样本集合涉及的全部药物和全部疾病中的任一节点，获取所述节点的网络拓扑结构特征和相似性特征融合所得的融合特征；基于所述训练样本集合以及所述训练样本集合内每个节点的融合特征，采用分类器和鉴别器进行半监督对抗训练，直至所述分类器迭代至满足预定的预测能力条件时，将所述分类器确定为药物疾病关联预测模型。本申请的技术方案可构建高精度、高泛化能力的药物疾病关联预测模型。

本发明授权药物疾病关联预测模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种药物疾病关联预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集合，其中，所述训练样本集合包括正样本集和无标签样本集，所述正样本集包括已知具有关联的药物和疾病对，所述无标签样本集均包括未知是否具有关联的药物和疾病对； 对于所述训练样本集合涉及的全部药物和全部疾病中的任一节点，获取所述节点的网络拓扑结构特征和相似性特征融合所得的融合特征； 基于所述训练样本集合以及所述训练样本集合内每个节点的融合特征，采用分类器和鉴别器进行半监督对抗训练，直至所述分类器迭代至满足预定的预测能力条件时，将所述分类器确定为药物疾病关联预测模型，其中， 所述分类器用于基于药物和疾病对中药物的融合特征和疾病的融合特征预测所述药物和疾病对是否具有关联，所述鉴别器用于判断被所述分类器预测为具有关联的药物和疾病对是否为正样本； 所述对于所述训练样本集合涉及的全部药物和全部疾病中的任一节点，获取所述节点的网络拓扑结构特征和相似性特征融合所得的融合特征，包括： 基于图嵌入算法，确定所述节点的网络拓扑结构特征； 基于已知的药物疾病关联数据，确定所述节点的相似性特征； 通过多头注意力机制将所述节点的网络拓扑结构特征和相似性特征进行融合，得到所述节点的融合特征。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11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”。

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