2025年6月药物组合预测专利技术-生物科技与医疗-科易网技术创新

概况

根据本月的专利技术动态，汇总了50项专利，这些专利横跨多个不同的技术领域。其中，发明专利50项。总共涉及217位发明人，申请人则来自38个不同主体，包括26家企业实体和12所高校或研究机构。

技术领域分布

药物相互作用预测	40	G16H70/40: 医疗信息学。 G16C20/30: 基于计算方法的药物设计。 G16C20/70: 药物组合的模拟。 G06F18/25: 机器学习模型。 G06N3/045: 神经网络架构。 G06N3/08: 神经网络训练方法
图神经网络与注意力机制	15	G16C20/30: 基于计算方法的药物设计。 G06N3/042: 图神经网络结构。 G06N3/0455: 注意力机制应用。 G06F18/243: 图数据处理。 G16B15/30: 生物分子结构分析
多模态数据融合	10	G16C20/70: 药物组合的模拟。 G06N3/0464: 多源特征整合。 G06F18/22: 数据预处理。 G16B40/00: 生物医学数据分析
知识图谱与生物网络	8	G16B40/00: 生物医学数据分析。 G06N5/022: 知识表示与推理。 G16B50/30: 生物通路建模。 G06N3/0442: 嵌入式学习方法
深度学习与对比学习	7	G06N3/084: 深度神经网络优化。 G06N3/09: 并行计算在神经网络中的应用。 G06F18/2135: 特征编码与解码。 G06N3/0499: 对比学习框架
药物协同作用预测	6	G16H20/10: 治疗效果预测。 G16H50/30: 药物剂量与疗效评估。 G16C20/10: 药物靶点识别。 G16B20/00: 分子动力学模拟
可解释性与去偏差方法	5	G16C20/50: 药物作用机制建模。 G06F18/214: 可解释性模型构建。 G16H50/70: 临床决策支持系统。 G06N5/01: 推理与逻辑系统
儿科与并发症监控	1	G16H50/30: 药物剂量与疗效评估。 G16H15/00: 医疗设备控制。 G16H80/00: 医疗数据安全与隐私保护。 G06V10/82: 视觉识别在医疗中的应用

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申请人排行

申请人排行AI解析内容

根据所掌握的数据，可以归纳整理出药物组合预测技术领域的专利申请人主要为高校及科研机构，地域分布较为分散，且整体竞争格局呈现“头部集中、尾部分散”的特点。

一、单位类型分析：

从申请人的单位类型来看，前10名中绝大多数为高等院校，包括地方性理工类大学（如厦门理工学院、广东工业大学）、综合性大学（如河南大学、安徽大学）以及民族类高校（如中南民族大学）。此外，还有科研院所（中国科学院计算机网络信息中心）和医药类高校（长春中医药大学）参与其中。这表明该技术领域的主要研发力量集中在高等教育系统内，科研导向明显，产学研结合的深度可能尚处于初级阶段。

二、地域分布分析：

从地域分布来看，这些申请人分布在全国多个省份和地区，包括福建（厦门理工学院）、广东（广东工业大学）、河南（河南大学）、吉林（长春中医药大学、长春工业大学）、安徽（安徽医科大学、安徽大学）、湖北（中南民族大学）、山东（青岛大学）等。这种分布说明药物组合预测技术的研发活动在全国范围内均有开展，尚未形成明显的区域集聚效应或产业集群。

三、数量分布与竞争格局分析：

从专利数量来看，厦门理工学院以3件专利排名第一，领先于其他申请人；其余9家单位则分别拥有2件或1件专利，呈现出“一家领先、多家跟进”的格局。从专利数量占比来看，排名前十的申请人合计持有约35.29%的专利，说明整个技术领域的专利集中度不高，存在较多中小申请人共同参与的局面。

进一步分析可知，除厦门理工学院外，其他申请人之间的差距较小，表明在药物组合预测这一新兴交叉技术领域，多所高校正在积极布局、抢占先机，但尚未出现具有绝对主导地位的企业或机构。

四、研发竞争态势总结：

药物组合预测作为融合药理学、人工智能与大数据分析的前沿方向，目前正处于快速发展的初期阶段。从专利申请情况看，高校是技术研发的核心主体，地域分布广泛，竞争格局尚未固化。未来随着更多企业介入及临床应用推进，该领域可能会逐步向头部集中，形成更具规模效应的技术壁垒。

综上所述，当前药物组合预测技术的研发仍以学术机构为主导，技术创新活跃，具备较大的发展潜力和市场前景。

专利地域分布

专利地域分布AI解析内容

根据所掌握的数据，可以分析出在药物组合预测这一技术领域中，各地区的专利数量分布反映了其技术创新能力和活跃程度存在一定差异。从专利数量来看，山东以6项专利、12%的占比位居首位，显示出较强的创新实力和研发活跃度；广东、浙江、吉林、湖北等地紧随其后，均拥有4项专利，各占8%，表明这些地区也在该领域具有一定的技术研发基础和竞争力。

此外，安徽、福建、北京三地各有3项专利，占比均为6%，说明这些地区在药物组合预测领域的参与度也较高，可能依托于高校、科研机构或生物医药企业的技术支持。而云南与黑龙江则分别拥有2项专利，占比4%，虽然数量较少，但仍然体现出一定的创新能力。

总体来看，药物组合预测技术在全国范围内的发展呈现“多点分布、局部集中”的特点，山东处于领先地位，南方与东北地区均有代表性区域参与其中。未来，随着精准医疗和人工智能在药物研发中的深入应用，该领域的区域竞争或将更加激烈，领先地区有望进一步扩大优势，而其他地区也可能通过政策扶持和技术引进提升自身竞争力。

法律状态分布

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法律状态分布AI解析内容

根据所掌握的数据，可以初步判断药物组合预测这一技术领域的专利活跃程度较高。从法律状态分布来看，处于“公开”状态的专利数量最多，占比高达60%，表明该领域有大量新申请的专利正在进入审查流程，技术创新和研发活动较为活跃。同时，“授权”状态的专利占比32%，说明已有相当一部分技术成果通过了专利审查并获得了授权，具备一定的技术成熟度和市场应用潜力。

此外，“实质审查的生效”状态专利占比较低（8%），反映出目前处于深入审查阶段的专利相对较少，可能为未来授权专利的储备力量。总体来看，该技术领域正处于快速发展阶段，既有较多的新技术涌现，也有一定数量的技术已经获得保护并可能进入产业化阶段，具有良好的发展潜力和创新活力。

创新点与技术突破

创新点：

多视角学习抗包虫病药物组合预测	通过多视角数据融合，提高抗包虫病药物组合预测的准确性。	一种基于多视角的学习抗包虫病药物组合预测方法和模型
交互增强图自注意力机制	引入交互增强图自注意力机制，提升药物相互作用预测的精度与可解释性。	基于交互增强图自注意力机制的药物相互作用预测方法
深度学习药物相互作用预测	利用深度学习技术实现高效、准确的药物相互作用预测，提升预测效率。	一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备
多维特征药物相互作用预测	结合多维特征分析，优化药物相互作用预测模型的性能。	基于多维特征的药物相互作用预测方法
超图协同药物预测	采用超图理论进行药物协同作用预测，拓展了传统图结构的应用范围。	基于超图的协同药物预测方法
生物网络预测潜在药物相互作用	基于生物网络构建模型，用于发现潜在的药物相互作用关系。	一种基于生物网络预测潜在药物相互作用的方法和系统
抗癌药物-药物相互作用预测	专门针对抗癌药物设计的相互作用预测方法，提高了特定领域的预测可靠性。	一种抗癌药物-药物相互作用预测方法和系统
知识图谱与Transformer药物协同预测	结合知识图谱与Transformer架构，实现药物协同作用的精准预测。	一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法
多源特征跨图结构药物相互作用预测	融合多源特征并利用跨图结构信息，提升药物相互作用类型预测的准确性。	融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法
多源数据药物相互作用预测	整合多源异构数据，构建更全面的药物相互作用预测框架。	一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统
多通道特征融合药物相互作用预测	通过多通道特征融合策略，增强药物相互作用预测模型的表现力。	一种基于多通道特征融合的药物-药物相互作用预测方法
不对称药物相互作用关系预测	提出针对不对称药物相互作用关系的建模方法，解决了传统对称假设的局限性。	不对称药物相互作用关系的预测方法、装置、设备及介质
双视图图神经网络药物相互作用预测	采用双视图图神经网络架构，从不同角度捕捉药物间的复杂关系。	一种基于双视图图神经网络药物相互作用预测方法
多维特征药物相互作用预测改进	在原有基础上进一步优化多维特征提取方式，提升预测模型的泛化能力。	一种基于多维特征的药物相互作用预测方法
多模对比药物协同预测	引入多模对比学习策略，增强药物协同作用预测的鲁棒性和稳定性。	多模对比药物协同预测模型的构建、预测方法及装置
软掩码双视图药物相互作用预测	通过软掩码双视图学习方法，提高药物对相互作用预测的准确性。	基于软掩码双视图学习的药物对相互作用预测方法及装置
图神经网络与多重注意力药物相互作用预测	结合图神经网络与多重注意力机制，显著提升药物相互作用预测效果。	基于图神经网络和多重注意力机制药物相互作用预测方法及系统
多模态图扩散静态子图药物相互作用预测	利用多模态图扩散与静态子图技术，增强药物相互作用事件预测的能力。	一种基于多模态图扩散静态子图的药物相互作用事件预测方法
知识图谱嵌入与GNN-BiLSTM抗癌药物协同预测	将知识图谱嵌入与GNN-BiLSTM结合，实现对抗癌药物协同作用的高精度预测。	基于知识图谱嵌入、GNN和Bi-LSTM的抗癌药物协同预测方法
多层注意力与弹性消息传递药物相互作用预测	创新性地引入多层注意力机制与弹性消息传递策略，提升药物相互作用预测性能。	基于多层注意力和弹性消息传递的药物相互作用预测方法
多模态药物特征增强型药物相互作用预测	融合多模态药物特征信息，构建更强大的药物-药物相互作用预测模型。	一种基于多模态药物特征的增强型药物-药物相互作用预测方法
图表示与深度学习药物发现	结合图表示学习与深度学习技术，推动药物发现领域的创新发展。	一种基于图表示和深度学习的药物发现方法
多模态数据融合药物相互作用预测	通过多模态数据融合策略，提高药物相互作用预测的全面性和准确性。	一种基于多模态数据融合的药物相互作用预测方法及装置
分布匹配药物相互作用预测	引入分布匹配策略，解决药物-药物相互作用预测中的数据分布不一致问题。	一种基于分布匹配的药物-药物相互作用预测方法及装置
通用药物相互作用预测方法	开发了一种通用性强、适应性广的药物相互作用预测方法。	一种药物相互作用预测方法
可解释抗癌药物协同作用预测	提出作用机制可解释的抗癌药物协同作用预测方法，增强了模型的可信度。	一种作用机制可解释的抗癌药物协同作用预测方法及系统
元路径长度与类型药物相互作用预测	基于元路径长度和类型的分析，为药物相互作用预测提供新的视角。	基于元路径长度和类型的药物相互作用预测方法及系统
层次图神经网络药物相互作用预测	采用层次图神经网络模型，有效捕捉药物间多层次的复杂关系。	一种基于层次图神经网络模型预测药物-药物相互作用的方法
药物相互作用预测通用框架	构建了一个通用的药物相互作用预测框架，适用于多种应用场景。	药物相互作用预测方法、装置、设备及存储介质
多模态药物信息与静态子图药物相互作用预测	融合多模态药物信息与静态子图特征，提升药物相互作用预测的准确性。	一种融合多模态药物信息和静态子图的药物相互作用预测方法
去偏差药物相互作用预测	提出去偏差策略，减少药物-药物相互作用预测中的偏倚影响。	去偏差的药物-药物相互作用预测方法及系统
多模态知识图谱药物相互作用预测	利用多模态知识图谱技术，提升药物-药物相互作用预测的智能化水平。	基于多模态知识图谱的药物-药物相互作用预测方法和系统
事件图谱多药物相互作用预测	基于事件图谱构建多药物相互作用预测系统，扩展了预测的应用场景。	一种基于事件图谱的多药物相互作用预测系统
药物组合协同作用预测模型	构建药物组合协同作用预测模型，支持更复杂的药物组合分析。	药物组合协同作用的预测模型构建方法、预测方法及装置
Paddle框架多维特征编码器药物相互作用预测	基于Paddle框架开发多维特征编码器，提升药物相互作用预测的灵活性。	一种基于Paddle框架的多维特征编码器的药物与药物相互作用预测系统
多源特征增强药物相互作用预测	通过多源特征增强策略，提高药物相互作用预测模型的稳定性和准确性。	一种基于多源特征增强的药物相互作用预测方法及系统
多维特征药物相互作用预测装置	开发基于多维特征的药物相互作用预测装置，提升实际应用的便捷性。	基于多维特征的药物相互作用预测方法及装置
深度对比学习激酶药物相互作用预测	引入深度对比学习方法，优化激酶药物相互作用预测的效果。	一种基于深度对比学习的激酶药物相互作用预测方法
非对称式药物相互作用预测	提出非对称式建模方法，解决药物相互作用预测中方向性问题。	非对称式的药物相互作用预测方法、系统及存储介质
潜在药物相互作用预测系统	构建潜在药物相互作用预测系统，支持未知药物组合的风险评估。	一种潜在药物相互作用预测方法、系统、设备及介质
协同注意力可解释抗癌药物协同预测	引入协同注意力机制，实现对抗癌药物协同作用的可解释性预测。	基于协同注意力的可解释性抗癌药物协同预测方法及装置
预训练模型与分子图药物相互作用预测	结合预训练模型与分子图信息，提高药物相互作用效果预测的准确性。	基于预训练模型和分子图的药物相互作用效果预测方法
层次图架构药物相互作用预测	采用层次图架构，提升药物-药物相互作用预测的结构表达能力。	一种基于层次图架构的药物-药物相互作用预测方法
药物相互作用预测模型训练方法	开发高效的药物相互作用预测模型训练方法，提升模型收敛速度和性能。	药物与药物相互作用预测模型及其训练方法
儿科药物并发症监控系统	构建儿科药物并发症监控系统，保障儿童用药安全。	儿科药物并发症监控系统
张量神经网络药物相互作用预测	引入张量神经网络，处理药物-药物相互作用中的高阶关系。	一种基于张量神经网络的药物-药物相互作用预测方法
多视图药物相互作用预测	采用多视图学习策略，增强药物-药物相互作用预测模型的适应性。	一种基于多视图的药物-药物相互作用预测方法及系统
图对比学习药物联合使用预测	基于图对比学习方法，提升药物联合使用预测的准确性和鲁棒性。	一种基于图对比学习的药物联合使用预测方法
图结构自适应药物相互作用预测	提出图结构自适应策略，使药物-药物相互作用预测更加灵活高效。	基于图结构自适应的药物-药物相互作用预测方法及装置

技术突破：

深度学习抗癌药物协同作用预测突破

首次将深度学习应用于抗癌药物协同作用预测，并取得显著成果。

基于深度学习的抗癌药物协同作用预测方法

应用前景

以下是基于应用前景的简要分析及排行：

1	一种基于多视角的学习抗包虫病药物组合预测方法和模型	该专利可应用于抗包虫病药物的研发与优化，通过多视角学习提高药物组合预测的准确性，为治疗包虫病提供更有效的药物方案。
2	基于交互增强图自注意力机制的药物相互作用预测方法	适用于复杂药物相互作用的预测，能够提升药物联合使用的安全性，对临床合理用药具有重要指导意义。
3	一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备	具备广泛的适用性，可用于多种药物相互作用场景的预测，支持智能药物管理系统开发及临床决策辅助系统建设。
4	基于多维特征的药物相互作用预测方法	利用多维度数据提升预测精度，适用于个性化用药推荐系统，有助于减少因个体差异导致的药物不良反应。
5	基于超图的协同药物预测方法	通过超图建模捕捉复杂的药物协同关系，适用于多药联用效果评估和新型协同药物组合发现。
6	一种基于生物网络预测潜在药物相互作用的方法和系统	结合生物网络分析，可挖掘潜在药物相互作用，为药物重定位和新适应症发现提供技术支持。
7	一种抗癌药物-药物相互作用预测方法和系统	专注于抗癌药物的相互作用预测，有助于优化癌症治疗方案，提高疗效并降低毒副作用。
8	一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法	融合知识图谱与深度学习，提升药物协同作用预测能力，适用于智能药物设计和联合疗法优化。
9	融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法	整合多源异构数据，实现药物相互作用类型的精细预测，可用于药物配伍禁忌筛查和处方审核系统。
10	一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统	利用多源数据构建全面预测模型，适用于大规模药物数据库的智能管理，提升药物安全性评估效率。
11	一种基于多通道特征融合的药物-药物相互作用预测方法	通过多通道特征融合提升预测性能，适用于高通量药物筛选平台和自动化药物评估系统。
12	不对称药物相互作用关系的预测方法、装置、设备及介质	针对非对称药物相互作用进行建模，有助于揭示药物作用机制，提升复杂药物组合的安全性评估水平。
13	一种基于双视图图神经网络药物相互作用预测方法	采用双视图建模策略，增强药物相互作用识别能力，适用于多模态药物数据分析和联合用药优化。
14	一种基于多维特征的药物相互作用预测方法	通过多维特征提取提升预测准确率，适用于个性化用药建议生成和药物配伍智能推荐系统。
15	多模对比药物协同预测模型的构建、预测方法及装置	构建多模态对比学习模型，提升药物协同作用预测的鲁棒性和泛化能力，适用于新型协同药物组合发现。
16	基于软掩码双视图学习的药物对相互作用预测方法及装置	引入软掩码机制提升模型鲁棒性，适用于复杂药物对相互作用的动态建模和预测。
17	基于图神经网络和多重注意力机制药物相互作用预测方法及系统	结合图神经网络与注意力机制，实现药物相互作用的精细化建模，适用于高精度药物配伍评估系统。
18	一种基于多模态图扩散静态子图的药物相互作用事件预测方法	利用图扩散与静态子图建模，提升药物相互作用事件预测能力，适用于药物不良反应预警系统建设。
19	基于知识图谱嵌入、GNN和Bi-LSTM的抗癌药物协同预测方法	融合知识图谱与深度学习模型，提升抗癌药物协同作用预测精度，助力癌症联合治疗方案优化。
20	基于深度学习的抗癌药物协同作用预测方法	采用深度学习技术预测抗癌药物协同作用，适用于高效筛选抗癌药物组合，加速抗癌新药研发进程。
21	基于多层注意力和弹性消息传递的药物相互作用预测方法	通过多层注意力与消息传递机制，提升药物相互作用预测的灵活性和准确性，适用于复杂药物组合分析。
22	一种基于多模态药物特征的增强型药物-药物相互作用预测方法	融合多模态药物特征信息，提升预测模型表现力，适用于高精度药物相互作用检测系统开发。
23	一种基于图表示和深度学习的药物发现方法	结合图表示学习与深度学习，加速新药发现过程，适用于创新药物靶点识别和候选药物筛选。
24	一种基于多模态数据融合的药物相互作用预测方法及装置	通过多模态数据融合提升预测性能，适用于综合药物评估平台建设，提高药物安全性分析效率。
25	一种基于分布匹配的药物-药物相互作用预测方法及装置	利用分布匹配技术提升预测一致性，适用于大规模药物数据库中的相互作用挖掘与验证。
26	一种药物相互作用预测方法	通用型药物相互作用预测方法，适用于多种药物应用场景，为药物配伍和联合用药提供基础支持。
27	一种作用机制可解释的抗癌药物协同作用预测方法及系统	强调作用机制的可解释性，有助于理解抗癌药物协同机理，提升临床治疗透明度和可信度。
28	基于元路径长度和类型的药物相互作用预测方法及系统	利用元路径分析提升预测能力，适用于复杂生物网络下的药物相互作用挖掘与验证。
29	一种基于层次图神经网络模型预测药物-药物相互作用的方法	采用层次图神经网络建模，提升药物相互作用预测的结构适应性，适用于多层次药物关系分析。
30	药物相互作用预测方法、装置、设备及存储介质	提供完整的药物相互作用预测解决方案，适用于智能药物管理系统和临床辅助决策工具开发。
31	一种融合多模态药物信息和静态子图的药物相互作用预测方法	结合多模态药物信息与静态子图建模，提升预测模型的稳定性和泛化能力，适用于药物相互作用的高精度检测。
32	去偏差的药物-药物相互作用预测方法及系统	消除数据偏差影响，提升预测公平性与可靠性，适用于大规模药物数据库的无偏分析与挖掘。
33	基于多模态知识图谱的药物-药物相互作用预测方法和系统	融合多模态知识图谱，提升药物相互作用预测的知识驱动能力，适用于智能化药物研究与开发。
34	一种基于事件图谱的多药物相互作用预测系统	利用事件图谱建模多药物相互作用，适用于复杂药物组合的风险评估与管理。
35	药物组合协同作用的预测模型构建方法、预测方法及装置	构建协同作用预测模型，适用于新型药物组合的发现与优化，提升联合治疗效果。
36	一种基于Paddle框架的多维特征编码器的药物与药物相互作用预测系统	基于国产深度学习框架开发，提升药物相互作用预测系统的自主可控性，适用于本地化药物评估平台建设。
37	一种基于多源特征增强的药物相互作用预测方法及系统	通过多源特征增强提升预测性能，适用于高精度药物相互作用检测与分析系统开发。
38	基于多维特征的药物相互作用预测方法及装置	利用多维特征建模提升预测准确性，适用于个性化用药推荐和药物配伍智能审核系统。
39	一种基于深度对比学习的激酶药物相互作用预测方法	聚焦激酶靶点药物相互作用预测，适用于靶向药物研发与个性化靶向治疗方案优化。
40	非对称式的药物相互作用预测方法、系统及存储介质	针对非对称药物相互作用建模，提升复杂药物组合的预测能力，适用于药物作用机制研究与联合用药优化。
41	一种潜在药物相互作用预测方法、系统、设备及介质	用于挖掘潜在药物相互作用，适用于药物重定位和新适应症发现，提升药物再利用价值。
42	基于协同注意力的可解释性抗癌药物协同预测方法及装置	结合协同注意力机制与可解释性建模，提升抗癌药物协同作用预测的透明度和可信度。
43	基于预训练模型和分子图的药物相互作用效果预测方法	利用预训练模型与分子图建模，提升药物相互作用效果预测的泛化能力和准确性。
44	一种基于层次图架构的药物-药物相互作用预测方法	采用层次图架构建模，提升药物相互作用预测的结构适应性与解析能力，适用于多层次药物关系分析。
45	药物与药物相互作用预测模型及其训练方法	提供标准化的药物相互作用预测模型训练方法，适用于统一药物评估体系的构建与推广。
46	儿科药物并发症监控系统	专门针对儿科药物并发症进行监控，提升儿童用药安全性，适用于儿科临床用药风险管理。
47	一种基于张量神经网络的药物-药物相互作用预测方法	利用张量神经网络建模高阶药物关系，提升药物相互作用预测的多维适应能力，适用于复杂药物组合分析。
48	一种基于多视图的药物-药物相互作用预测方法及系统	通过多视图建模提升预测性能，适用于多角度药物相互作用分析与智能药物评估系统开发。
49	一种基于图对比学习的药物联合使用预测方法	采用图对比学习策略，提升药物联合使用预测的鲁棒性和泛化能力，适用于新型联合用药方案发现。
50	基于图结构自适应的药物-Drug相互作用预测方法及装置	通过图结构自适应建模，提升药物相互作用预测的灵活性和适应性，适用于多样化药物组合分析。

上述专利主要围绕药物相互作用和药物组合预测展开，应用前景广泛。这些技术可以应用于新药研发、个性化医疗、临床用药安全、药物副作用预测等多个领域，有助于提升药物疗效、降低不良反应风险，并推动精准医疗的发展。

持续研发与改进建议

以下是基于应用前景的简要分析及排行：

1	一种基于多视角的学习抗包虫病药物组合预测方法和模型	建议引入更多生物医学知识图谱中的关联信息，以增强模型对罕见疾病药物组合的泛化能力，并探索在临床前研究中的实验验证路径。
2	基于交互增强图自注意力机制的药物相互作用预测方法	建议进一步优化图注意力机制，使其能够动态适应不同药物分子结构的复杂性，并考虑引入跨物种数据进行迁移学习。
3	一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备	建议加强模型的轻量化设计，以便在边缘计算设备上部署，并探索其在移动医疗或远程诊疗场景中的应用潜力。
4	基于多维特征的药物相互作用预测方法	建议拓展特征维度，纳入药物代谢动力学参数和个体基因组信息，以支持个性化药物相互作用预测。
5	基于超图的协同药物预测方法	建议结合时序数据建模，以捕捉药物协同作用随时间变化的动态特性，并探索其在联合用药方案优化中的应用。
6	一种基于生物网络预测潜在药物相互作用的方法和系统	建议将该方法扩展至多组学数据整合，提升对未知药物相互作用的预测准确率，并构建可视化分析工具辅助专家判断。
7	一种抗癌药物-药物相互作用预测方法和系统	建议引入对抗训练策略以增强模型鲁棒性，并结合临床试验数据进行模型验证，提升其实用价值。
8	一种基于生物医学知识图谱和Transformer的药物协同作用预测方法	建议优化Transformer架构以处理长距离依赖关系，并探索如何将药物靶点通路信息更有效地嵌入到模型中。
9	融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法	建议开发统一的特征编码框架，以兼容异构数据源，并提升模型对稀有药物相互作用类型的识别能力。
10	一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统	建议构建联邦学习框架，实现跨机构数据协同建模，同时保障数据隐私安全。
11	一种基于多通道特征融合的药物-药物相互作用预测方法	建议引入注意力机制对不同特征通道进行动态加权，并探索其在多任务学习框架下的性能表现。
12	不对称药物相互作用关系的预测方法、装置、设备及介质	建议扩展模型以支持非对称关系的细粒度分类，并结合因果推理方法挖掘潜在的作用机制。
13	一种基于双视图图神经网络药物相互作用预测方法	建议引入元学习策略，使模型具备快速适应新药物的能力，并探索其在药物重定位中的应用。
14	一种基于多维特征的药物相互作用预测方法	建议结合强化学习方法优化特征选择过程，并探索其在大规模药物组合筛选中的效率提升空间。
15	多模对比药物协同预测模型的构建、预测方法及装置	建议引入对比学习中的负样本生成策略，提升模型区分相似药物组合的能力，并结合真实世界数据进行评估。
16	基于软掩码双视图学习的药物对相互作用预测方法及装置	建议优化掩码机制以提升模型鲁棒性，并探索其在部分可观测数据下的性能表现。
17	基于图神经网络和多重注意力机制药物相互作用预测方法及系统	建议引入可解释性模块，使模型决策过程更具透明度，并结合专家反馈进行迭代优化。
18	一种基于多模态图扩散静态子图的药物相互作用事件预测方法	建议优化图扩散策略以提升计算效率，并探索其在实时预测系统中的部署可行性。
19	基于知识图谱嵌入、GNN和Bi-LSTM的抗癌药物协同预测方法	建议引入时序注意力机制以捕捉药物作用的时间依赖性，并结合临床疗效指标进行模型优化。
20	基于深度学习的抗癌药物协同作用预测方法	建议引入多任务学习框架，同时预测协同作用强度和副作用风险，并结合临床指南进行结果校准。
21	基于多层注意力和弹性消息传递的药物相互作用预测方法	建议优化消息传递机制以适应不同拓扑结构的图数据，并探索其在异质图上的泛化能力。
22	一种基于多模态药物特征的增强型药物-药物相互作用预测方法	建议引入跨模态对比学习策略，提升模型对多模态数据的一致性建模能力。
23	一种基于图表示和深度学习的药物发现方法	建议结合生成模型探索新型药物组合的设计空间，并构建端到端的虚拟筛选平台。
24	一种基于多模态数据融合的药物相互作用预测方法及装置	建议引入因果推断方法识别药物相互作用的真实驱动因素，并构建可解释性强的预测模型。
25	一种基于分布匹配的药物-药物相互作用预测方法及装置	建议引入域适应方法提升模型在跨数据集场景下的稳定性，并探索其在小样本条件下的适用性。
26	一种药物相互作用预测方法	建议结合主动学习策略优化数据标注流程，并探索其在自动化药物筛选系统中的集成应用。
27	一种作用机制可解释的抗癌药物协同作用预测方法及系统	建议引入符号AI技术构建可解释性更强的混合模型，并结合生物学实验进行机制验证。
28	基于元路径长度和类型的药物相互作用预测方法及系统	建议优化元路径采样策略以提升模型效率，并探索其在异质生物网络中的扩展应用。
29	一种基于层次图神经网络模型预测药物-药物相互作用的方法	建议引入图粗化策略以提升模型可扩展性，并探索其在大规模药物组合预测中的性能表现。
30	药物相互作用预测方法、装置、设备及存储介质	建议构建标准化接口以支持多种硬件平台，并探索其在云边协同架构中的部署模式。
31	一种融合多模态药物信息和静态子图的药物相互作用预测方法	建议引入图增强策略提升静态子图的信息表达能力，并探索其在动态药物组合预测中的应用。
32	去偏差的药物-Drug相互作用预测方法及系统	建议引入公平性约束以减少模型偏倚，并结合多样本群体数据进行模型验证。
33	基于多模态知识图谱的药物-药物相互作用预测方法和系统	建议优化知识图谱嵌入方法以提升语义表达能力，并探索其在跨领域药物预测中的迁移能力。
34	一种基于事件图谱的多药物相互作用预测系统	建议引入事件演化建模方法以捕捉药物相互作用的动态变化，并构建可视化预警模块。
35	药物组合协同作用的预测模型构建方法、预测方法及装置	建议引入贝叶斯优化方法提升模型调参效率，并探索其在个性化治疗方案推荐中的应用。
36	一种基于Paddle框架的多维特征编码器的药物与药物相互作用预测系统	建议优化特征编码器以提升模型兼容性，并探索其在国产化AI芯片上的部署适配性。
37	一种基于多源特征增强的药物相互作用预测方法及系统	建议引入特征解耦策略以提升模型泛化能力，并探索其在跨疾病领域的适用性。
38	基于多维特征的药物相互作用预测方法及装置	建议引入特征重要性评估模块以提升模型可解释性，并结合专家知识进行特征工程优化。
39	一种基于深度对比学习的激酶药物相互作用预测方法	建议引入多尺度对比策略以提升模型对激酶特异性识别的能力，并探索其在靶向药物开发中的应用。
40	非对称式的药物相互作用预测方法、系统及存储介质	建议引入方向感知的图神经网络架构，并探索其在非对称药物组合设计中的指导意义。
41	一种潜在药物相互作用预测方法、系统、设备及介质	建议引入不确定性量化模块以提升模型可靠性，并探索其在药物警戒系统中的集成应用。
42	基于协同注意力的可解释性抗癌药物协同预测方法及装置	建议引入可视化解释工具以提升模型透明度，并结合临床医生反馈进行迭代优化。
43	基于预训练模型和分子图的药物相互作用效果预测方法	建议优化预训练策略以提升模型迁移能力，并探索其在未标注药物组合预测中的应用。
44	一种基于层次图架构的药物-药物相互作用预测方法	建议引入图剪枝策略以提升模型效率，并探索其在大规模药物组合筛选中的部署可行性。
45	药物与药物相互作用预测模型及其训练方法	建议引入在线学习机制以支持模型持续更新，并探索其在实时药物监控系统中的应用潜力。
46	儿科药物并发症监控系统	建议引入儿童特异性药代动力学模型，并结合电子健康记录数据进行模型优化。
47	一种基于张量神经网络的药物-药物相互作用预测方法	建议优化张量分解策略以提升模型可扩展性，并探索其在高阶药物组合预测中的应用。
48	一种基于多视图的药物-药物相互作用预测方法及系统	建议引入视图一致性约束以提升模型鲁棒性，并探索其在跨模态数据融合中的性能表现。
49	一种基于图对比学习的药物联合使用预测方法	建议引入对比学习中的难例挖掘策略以提升模型判别能力，并结合真实处方数据进行验证。
50	基于图结构自适应的药物-药物相互作用预测方法及装置	建议引入图重构策略以提升模型对不完整数据的容忍度，并探索其在稀疏数据场景下的适用性。

根据提供的专利信息，以下是对各专利技术的研发与改进建议。建议内容聚焦于模型优化、数据融合、可解释性提升及实际应用扩展等方面，旨在进一步推动药物相互作用预测技术的发展。

侵权规避建议

在侵权规避方面应注意以下几点：

避免直接复制专利中的技术方案：上述专利多涉及基于深度学习、图神经网络、注意力机制、知识图谱等技术进行药物相互作用或协同作用预测。在开发类似系统或方法时，应避免直接使用专利中明确描述的技术架构、算法流程或模型结构，如“交互增强图自注意力机制”、“双视图图神经网络”、“多模对比药物协同预测模型”等。
注意权利要求书中的保护范围：每项发明专利的权利要求书中会详细列出受法律保护的技术特征。即使未完全照搬其方法，若核心思想或关键技术点与已授权专利相同，也可能构成侵权。因此，在设计新方法前应查阅相关专利的具体权利要求内容，确保不落入其保护范围。
对模型结构和数据处理方式进行差异化设计：许多专利强调“多源数据融合”、“多维特征提取”、“图结构建模”等共性思路。为规避侵权风险，应在模型结构设计、特征表示方式、训练策略等方面做出显著创新，例如采用不同的融合机制、引入新的特征编码方式或使用非专利中提及的图构建方法。
避免使用相同的术语体系和技术命名：虽然技术术语本身不受保护，但某些专利可能对其特定术语（如“软掩码双视图学习”、“层次图神经网络”）进行了定义并作为核心技术点加以保护。建议在实现类似功能时使用不同的术语表达，并在文档中避免使用与专利高度相似的描述性语言。
关注专利中提到的应用场景和系统组成：部分专利不仅保护方法本身，还涵盖装置、设备、介质等实施形式。在构建药物预测系统时，应避免照搬其系统模块划分、硬件配置或软件部署方式，尤其是在涉及“预测模型+数据库+用户接口”的整体架构时，需进行重新设计以规避系统类权利要求。
考虑地域性和时效性因素：确认所参考专利是否在中国或其他目标市场已申请并获得授权，以及其有效期限。对于已过期或未在目标地区申请的专利，可适当参考其技术思路；但对于仍在有效期内且已授权的专利，应严格规避其权利要求内容。
进行FTO（自由实施）分析：建议在产品或系统开发前期开展FTO分析，评估是否存在侵犯他人专利权的风险，尤其是针对药物预测这类技术密集型领域，通过专业机构检索相关专利并出具法律意见，有助于提前识别潜在侵权问题。

综上所述，在研发药物相互作用预测相关技术和系统时，应注重技术创新与差异化设计，避免直接模仿已有专利的核心技术方案，并结合法律审查手段确保项目的合法合规实施。

报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!

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