2025年6月药物相互作用预测专利技术-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，发明专利共50项。总共涉及216位发明人，申请人则来自38个不同主体，包括29家企业实体和9所高校或研究机构。

技术领域分布

药物相互作用预测	50	G16H70/40:医疗信息学。 G16C20/30:化学信息学。 G16C20/50:生物活性数据处理。 G16C20/70:分子结构分析。 G06N3/042:神经网络体系结构。 G06N3/08:学习方法在神经网络中的应用
深度学习模型	40	G06N3/045:前馈神经网络。 G06N3/0455:卷积神经网络。 G06N3/084:反向传播算法。 G06F18/25:特征提取。 G06F18/2431:分类器设计。 G06F18/22:数据预处理
图神经网络	30	G16B15/30:生物分子结构分析。 G16B40/00:生物网络建模。 G06N3/042:神经网络体系结构。 G06N3/0464:多层感知机结构。 G06N3/048:递归神经网络
多模态数据融合	25	G16C20/10:药物组合数据分析。 G06F18/213:监督学习。 G06F18/214:强化学习。 G06F18/20:数据表示学习
注意力机制	20	G06F18/2433:注意力机制。 G06F18/2135:非线性特征映射。 G06N3/047:动态权重调整
药物特征编码	15	G16B50/00:基因组信息处理。 G06F16/901:索引构建。 G06K9/62:模式识别。 G06F30/27:分子模拟
药物发现与验证	10	G16B45/00:蛋白质-配体相互作用。 G16H20/10:治疗效果预测。 G16C20/90:药物靶点识别
不良反应预测	8	G16H50/30:疾病诊断。 G16H50/70:副作用监测。 G16H80/00:患者安全监控
张量与层次模型	5	G16C20/10:药物组合数据分析。 G06N3/04:人工神经网络。 G06N3/09:竞争学习

图片来源：技术发展分析报告

申请人排行

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根据所掌握的数据，可以归纳整理出药物相互作用预测技术领域的专利申请人主要集中在高校和科研机构，地域分布以东部沿海及中部地区为主，研发竞争呈现一定的集中度与分散性并存的格局。以下为具体分析：

一、单位类型分析

从申请人的性质来看，前10名中绝大多数为高等院校，包括综合性大学（如河南大学、华南理工大学）、理工类院校（如厦门理工学院、广东工业大学）以及医药类高校（如安徽医科大学、长春中医药大学）。此外，还有科研院所——中国科学院计算机网络信息中心，显示出该技术领域与信息技术结合紧密。

高校主导：占比超过90%，说明药物相互作用预测技术的研发主要由高等教育机构推动，体现了学术研究在该领域的核心地位。
产学研结合尚不明显：未见大型制药企业或生物技术公司进入前十，表明目前该技术的应用转化可能仍处于早期阶段，或者企业的相关研发成果尚未大量公开。

二、地域分布分析

从地域上看，专利申请人主要分布在以下几个省份：

福建省：厦门理工学院
广东省：广东工业大学、华南理工大学
河南省：河南大学
吉林省：长春中医药大学、长春工业大学
安徽省：安徽医科大学
山东省：青岛大学、山东第二医科大学
北京市：中国科学院计算机网络信息中心

总体来看，东部沿海地区（福建、广东、山东）和中部地区（河南、安徽）是该技术的主要研发区域，东北地区也有一定参与度。这反映出我国在该技术领域的研发活动具有较强的区域集聚效应，尤其在经济较发达、教育资源丰富的地区更为活跃。

三、数量分布与竞争格局分析

从专利数量来看：

第一梯队（3-4项）：厦门理工学院（4项）、广东工业大学（3项）、河南大学（3项），具备较强的技术积累和研发能力。
第二梯队（2项）：包括长春中医药大学、长春工业大学、安徽医科大学、中科院计算机网络信息中心等，显示这些单位在该领域已有一定布局。
第三梯队（1项）：青岛大学、华南理工大学、山东第二医科大学，初步涉足该领域。

整体来看，专利数量分布较为分散，没有绝对领先的企业或机构，说明该技术领域仍处于快速发展和探索阶段，尚未形成垄断格局。但高校之间的竞争已初现端倪，部分高校通过持续投入在该领域建立了先发优势。

四、总结分析

根据所掌握的数据，可以判断药物相互作用预测技术领域目前正处于学术研究驱动、高校主导、区域集聚明显的发展阶段。虽然专利申请主体众多且分布广泛，但尚未出现具有压倒性优势的龙头企业，说明该技术的产业化路径仍在探索之中。

未来，随着人工智能、大数据等新兴技术的深入融合，该领域有望迎来更多突破。同时，若能加强产学研合作，推动高校研究成果向企业转化，将有助于提升我国在该技术领域的国际竞争力。

专利地域分布

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根据所掌握的数据，可以分析出在药物相互作用预测领域的技术创新能力和活跃程度方面，各地区呈现出一定的差异性。山东以6项专利、12%的占比位居首位，显示出较强的创新能力与较高的技术活跃度，可能是该领域的重要研发基地之一。广东和吉林并列第二，各有5项专利，占比均为10%，表明这两个省份也在积极布局相关技术，并具备较强的研发实力。

福建与湖北紧随其后，各拥有4项专利，占比均为8%，说明两地在该技术方向上也有一定积累，具备一定的创新基础。河南、北京、陕西三地各有3项专利，占比均为6%，反映出这些地区在药物相互作用预测领域处于中等活跃水平，可能依托高校或科研机构开展相关研究。

浙江与黑龙江各拥有2项专利，占比为4%，虽然数量较少，但也不能忽视其在该领域的参与度，可能处于技术探索或初步发展阶段。

从整体分布来看，药物相互作用预测技术的专利申请在全国范围内呈现“多点分布、局部集中”的特点，主要集中在东部沿海及中部地区。这可能与这些地区的科技资源、生物医药产业发展水平以及政策支持力度密切相关。

竞争情况方面，山东、广东、吉林等地构成了第一梯队，具有较强的技术优势；福建、湖北、河南、北京、陕西等地属于第二梯队，具备一定的竞争力；而浙江、黑龙江等地区则处于追赶阶段，未来有较大的发展空间。总体来看，该领域的区域竞争格局较为明显，但也存在合作与协同发展的潜力。

法律状态分布

图片来源：技术发展分析报告

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根据所掌握的数据，可以分析得出药物相互作用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，有50%的专利处于“公开”状态，表明该领域技术研发较为活跃，且有不少新申请的专利尚未进入授权阶段，可能正处于初步审查或等待公布过程中。

同时，32%的专利已获得“授权”，说明已有相当一部分技术创新得到了知识产权的认可和保护，这可能反映了该技术领域具备一定的成熟度和技术转化能力。此外，16%的专利处于“实质审查的生效”阶段，意味着这些专利正在接受更深入的技术与法律审查，未来有可能进一步转化为授权专利，推动该领域的发展。

仅有2%的专利涉及“专利实施许可合同备案的生效、变更及注销”，比例较低，可能表明目前该领域的专利商业化应用尚处于早期阶段，或者相关专利更多以自主实施为主，许可合作模式尚未广泛开展。

总体来看，药物相互作用预测技术领域呈现出较高的研发热度和一定的技术转化能力，处于成长期向成熟期过渡的阶段，具有较大的发展潜力和市场前景。

创新点与技术突破

创新点：

交互增强图自注意力机制	通过引入交互增强的图自注意力机制，有效捕捉药物间的复杂关联和特征交互，显著提升了预测精度。	基于交互增强图自注意力机制的药物相互作用预测方法
深度学习架构创新	采用新型深度学习框架，能够高效融合多源数据并建模复杂的非线性关系，为药物相互作用预测提供更优解决方案。	一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备
多维特征融合技术	结合多种药物特征信息，利用高级融合策略提升模型泛化能力，实现更全面的药物相互作用分析。	基于多维特征的药物相互作用预测方法
生物网络建模方法	利用生物网络结构挖掘潜在药物相互作用关系，为预测提供了新的生物学依据和系统视角。	一种基于生物网络预测潜在药物相互作用的方法和系统
抗癌药物特异性预测模型	专门针对抗癌药物设计的预测模型，优化了对特定类型药物相互作用的识别能力。	一种抗癌药物-药物相互作用预测方法和系统
跨图结构特征整合	通过融合多源特征与跨图结构信息，增强了模型对复杂药物相互作用模式的刻画能力。	融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法
多源数据集成分析	实现了对来自不同来源药物数据的有效整合与统一建模，提高了预测结果的可靠性和适用范围。	一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统
多通道特征融合策略	提出多通道特征处理方式，使药物特征在多个维度上独立但协同地进行建模和预测。	一种基于多通道特征融合的药物-药物相互作用预测方法
不对称关系建模方法	针对药物相互作用的不对称特性设计专用建模方案，解决了传统方法忽略方向性的局限问题。	不对称药物相互作用关系的预测方法、装置、设备及介质
双视图图神经网络架构	构建双视图图神经网络，从不同视角同时学习药物表征，增强了模型对复杂关系的表达能力。	一种基于双视图图神经网络药物相互作用预测方法
软掩码双视图学习机制	引入软掩码机制优化双视图学习过程，动态调整不同视图的重要性以提高预测性能。	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
多重注意力机制应用	结合图神经网络与多重注意力机制，实现对药物间多层次、多粒度交互关系的精准建模。	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
多模态图扩散子图建模	利用多模态图扩散和静态子图技术，捕捉药物相互作用中的全局依赖和局部特征。	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
弹性消息传递机制	设计具有弹性的消息传递模块，使模型能适应不同类型的药物相互作用模式。	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
多模态特征增强策略	通过多模态药物特征增强方法，显著提升了模型对稀有和复杂相互作用的检测能力。	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
分布匹配预测框架	引入分布匹配思想，确保预测结果与真实数据分布保持一致，提高预测结果的统计合理性。	一种基于分布匹配的药物-药物相互作用预测方法及装置
元路径长度与类型分析	基于元路径长度和类型的新颖分析方法，揭示了药物相互作用中路径特征的重要影响。	基于元路径长度和类型的药物相互作用预测方法及系统
层次图神经网络模型	构建层次化的图神经网络结构，实现从分子到网络层面的多级药物相互作用预测。	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
多模态知识图谱集成	将多模态知识图谱融入预测模型，为药物相互作用分析提供了丰富的背景知识支持。	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
事件图谱驱动预测系统	基于事件图谱的建模方法，有效捕捉药物相互作用相关的动态事件演化规律。	一种基于事件图谱的多药物相互作用预测系统
Paddle框架多维编码器	开发基于Paddle框架的多维特征编码器，实现了高效的药物特征表示学习和工程化落地。	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
多源特征增强建模	通过多源特征增强技术，显著改善了模型对低频和边缘案例的预测表现。	一种基于多源特征增强的药物相互作用预测方法及系统
多类别相互作用预测框架	开发支持多类别的统一预测框架，解决了不同类型药物相互作用的联合建模难题。	一种多类别药物相互作用预测方法、装置、设备及介质

技术突破：

用药不良反应监控体系	建立儿科用药不良反应监控系统，填补了特定人群药物安全性监测的技术空白。	儿科药物并发症监控系统
预训练分子图建模方法	结合预训练模型与分子图结构，实现了对药物相互作用效果的细粒度预测能力突破。	基于预训练模型和分子图的药物相互作用效果预测方法
张量神经网络建模创新	首次将张量神经网络应用于药物相互作用预测，开辟了高阶特征交互建模的新途径。	一种基于张量神经网络的药物-药物相互作用预测方法
药物序列与子结构分析	创新性地结合药物序列和子结构特征，显著提升了对分子层面相互作用的理解能力。	一种基于药物序列和子结构特征的药物间相互作用预测模型
光谱数据分析技术突破	开发了专门针对药物光谱数据的深度学习分析方法，拓展了药物研究的新维度。	一种基于深度学习的药物光谱数据分析方法及装置
蛋白质-药物相互作用增强预测	综合kmer和拓扑特征的增强型预测系统，在蛋白质-药物相互作用领域取得重要进展。	一种综合kmer和拓扑特征的增强型蛋白质-药物相互作用预测方法及系统
药物分子有效性验证模型	构建基于深度学习的药物分子有效性验证系统，显著提高了新药研发的成功率。	基于深度学习预测模型的药物分子有效性验证方法及系统
RGDA-DDI预测方法创新	基于RGDA-DDI框架的改进方法，在大规模药物相互作用预测任务中展现出卓越性能。	一种基于RGDA-DDI的药物-药物相互作用预测方法

应用前景

以下是基于应用前景的简要分析及排行：

1	基于交互增强图自注意力机制的药物相互作用预测方法	该方法可应用于新药研发和临床用药安全评估，通过精准预测药物间的相互作用，提高药物组合治疗的有效性和安全性。
2	一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备	适用于制药企业和医疗机构，用于自动化预测药物相互作用，提升药物开发效率和患者用药安全。
3	基于多维特征的药物相互作用预测方法	可用于构建智能化药物筛选平台，支持多维度数据分析，提高药物组合预测的准确性。
4	一种基于生物网络预测潜在药物相互作用的方法和系统	在药物重定位和联合用药研究中具有广泛应用，有助于发现新的药物相互作用关系。
5	一种抗癌药物-药物相互作用预测方法和系统	专门针对抗癌药物的相互作用进行建模，适用于肿瘤联合治疗方案的设计与优化。
6	融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法	适用于复杂药物组合场景下的相互作用类型识别，有助于精准医学中的个体化用药决策。
7	一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统	可用于整合多种药物数据源，提升预测模型的泛化能力，广泛应用于药物研发和临床实践。
8	一种基于多通道特征融合的药物-药物相互作用预测方法	适用于多通道药物特征融合分析，提高预测精度，助力新型药物组合的发现。
9	不对称药物相互作用关系的预测方法、装置、设备及介质	可识别药物之间非对称性相互作用关系，为复杂药物组合提供更精细的风险评估工具。
10	一种基于双视图图神经网络药物相互作用预测方法	通过双视角建模提升预测性能，适用于大规模药物数据库中的相互作用挖掘。
11	一种基于多维特征的药物相互作用预测方法	可用于构建高维药物特征空间，提升预测模型的解释性和鲁棒性，广泛应用于药物设计领域。
12	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	适用于动态调整药物特征表示，提升预测模型的适应性和灵活性，尤其适合个性化用药场景。
13	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，可深入挖掘药物间复杂的相互作用模式，适用于大规模药物数据库分析。
14	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	利用多模态图结构捕捉药物相互作用的全局信息，适用于药物不良反应预警系统建设。
15	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	通过多层次注意力机制和灵活的消息传递策略，提高预测模型的表达能力和适应性，适用于复杂药物环境下的预测任务。
16	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，提升预测模型的综合性能，适用于药物组合优化和安全性评估。
17	一种基于图表示和深度学习的药物发现方法	可用于新药发现过程中的靶点识别和候选药物筛选，加速药物研发流程。
18	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	适用于整合基因组、化学和临床数据，提升药物相互作用预测的全面性和准确性。
19	一种基于分布匹配的药物-药物相互作用预测方法及装置	通过分布匹配技术提升模型泛化能力，适用于跨数据集的药物相互作用预测任务。
20	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，适用于多种药物研究场景，具备良好的扩展性和实用性。
21	基于多源药物特征的药物交互智能预测系统及其方法	集成多源药物特征，构建智能化预测系统，适用于药物研发和临床辅助决策。
22	基于元路径长度和类型的药物相互作用预测方法及系统	利用知识图谱中的元路径信息，提升预测模型的语义表达能力，适用于复杂药物关系建模。
23	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	通过分层图神经网络捕捉药物间多层次关系，适用于大规模药物网络中的相互作用预测。
24	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，适用于制药企业、科研机构和医院部署使用。
25	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结构，提升预测模型的稳定性和准确性，适用于药物安全性评估。
26	去偏差的药物-药物相互作用预测方法及系统	有效减少数据偏差影响，提升预测公平性，适用于跨人群或跨区域的药物相互作用分析。
27	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	利用多模态知识图谱提升预测模型的语义推理能力，适用于复杂药物关系挖掘。
28	一种基于事件图谱的多药物相互作用预测系统	通过事件图谱建模多药物相互作用，适用于真实世界药物联合使用场景的风险评估。
29	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，适用于本土化药物预测系统的构建与部署。
30	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，适用于药物组合优化和安全性评估。
31	一种用药不良反应预测方法和系统	专注于药物不良反应预测，适用于临床用药安全监控和个性化用药指导。
32	基于多维特征的药物相互作用预测方法及装置	适用于多维度药物特征建模，提升预测模型的准确性和可解释性。
33	一种基于深度对比学习的激酶药物相互作用预测方法	适用于靶向药物与激酶之间的相互作用预测，助力精准癌症治疗。
34	非对称式的药物相互作用预测方法、系统及存储介质	可识别药物间非对称性相互作用，为复杂药物组合提供更精细的风险管理工具。
35	一种潜在药物相互作用预测方法、系统、设备及介质	用于发现尚未记录的潜在药物相互作用，提升药物安全性评估的前瞻性。
36	基于预训练模型和分子图的药物相互作用效果预测方法	结合预训练技术和分子图建模，提升预测模型的泛化能力，适用于新药研发阶段的相互作用评估。
37	一种基于层次图架构的药物-药物相互作用预测方法	通过层次图结构建模药物间复杂关系，适用于大规模药物网络中的相互作用预测。
38	药物与药物相互作用预测模型及其训练方法	提供高效的药物相互作用预测模型训练方案，适用于药物研发和临床决策支持系统。
39	儿科药物并发症监控系统	专门针对儿童用药设计的并发症监控系统，提升儿科用药的安全性和有效性。
40	一种基于张量神经网络的药物-药物相互作用预测方法	利用张量神经网络处理高维药物数据，适用于复杂药物组合的相互作用建模。
41	一种基于多视图的药物-药物相互作用预测方法及系统	通过多视图学习提升预测模型的多样性与鲁棒性，适用于多源药物数据融合分析。
42	基于图结构自适应的药物-药物相互作用预测方法及装置	可根据药物网络结构动态调整模型参数，提升预测模型的适应性和泛化能力。
43	一种编码分子图结构关系的药物相互作用预测方法及系统	通过分子图结构建模提升预测精度，适用于新药设计和药物组合优化。
44	一种基于药物序列和子结构特征的药物间相互作用预测模型	结合药物序列与子结构信息，提升预测模型的细粒度分析能力，适用于分子层面的药物研究。
45	一种基于深度学习的药物光谱数据分析方法及装置	用于药物光谱数据的自动分析，提升药物成分识别和质量控制的效率。
46	一种基于综合kmer和拓扑特征的增强型蛋白质-药物相互作用预测方法及系统	结合kmer序列特征与拓扑结构信息，提升蛋白质-药物相互作用预测的准确性。
47	基于深度学习预测模型的药物分子有效性验证方法及系统	用于快速验证药物分子的有效性，缩短药物研发周期，提升研发成功率。
48	一种多类别药物相互作用预测方法、装置、设备及介质	支持多类别药物相互作用预测，适用于复杂药物组合的风险评估与管理。
49	一种基于RGDA-DDI的药物-药物相互作用预测方法	基于RGDA-DDI模型提升预测性能，适用于大规模药物数据库中的相互作用挖掘。
50	药物相互作用预测方法、装置、电子设备及存储介质	提供完整的药物相互作用预测解决方案，适用于制药企业、科研机构和医院部署使用。

上述药物相互作用预测相关专利技术主要基于深度学习、图神经网络和多模态数据融合等方法，具有广泛的应用前景。这些技术能够提升药物研发效率，优化临床用药方案，降低不良反应风险，并推动个性化医疗的发展。总体来看，这些专利在医药研发、临床辅助决策、智能医疗系统等领域具有重要的应用价值。

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	基于交互增强图自注意力机制的药物相互作用预测方法	进一步引入动态注意力权重调整机制，以提高对关键药物特征的关注度，并结合多模态数据增强模型泛化能力。
2	一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备	探索轻量化模型设计，以便在边缘设备上部署，同时增加对稀有药物组合的预测鲁棒性。
3	基于多维特征的药物相互作用预测方法	引入跨领域迁移学习策略，将其他生物医学任务中的预训练知识迁移到药物相互作用预测中。
4	一种基于生物网络预测潜在药物相互作用的方法和系统	结合时序建模技术，捕捉药物相互作用随时间变化的动态特性，以提升预测准确性。
5	一种抗癌药物-药物相互作用预测方法和系统	集成药理学数据库中的临床试验数据，以增强对抗癌药物特异性相互作用的识别能力。
6	融合多源特征跨图结构的药物相互作用类型预测方法	开发图结构自适应模块，使模型能够自动优化不同药物图结构之间的信息传递路径。
7	一种基于多源数据的药物相互作用预测方法和系统	构建统一的数据融合框架，支持异构数据（如文本、图像、分子结构）的联合建模。
8	一种基于多通道特征融合的药物-药物相互作用预测方法	引入可解释性模块，帮助研究人员理解模型决策背后的生物学依据。
9	不对称药物相互作用关系的预测方法、装置、设备及介质	开发针对非对称关系的专用损失函数，以更准确地建模药物间方向性影响。
10	一种基于双视图图神经网络药物相互作用预测方法	扩展至多视图学习框架，以整合更多类型的药物表征并提升模型多样性。

根据提供的专利信息，研发与改进建议主要聚焦于提升预测模型的泛化能力、融合更多维度的数据以及优化算法效率。以下为具体建议。

侵权规避建议

在侵权规避方面应注意以下几点：

避免直接使用专利中明确描述的技术方案：上述专利多涉及基于图神经网络、注意力机制、多模态数据融合、深度学习等方法进行药物相互作用预测。应避免直接复制或高度相似地实现这些技术框架，尤其是带有特定结构（如双视图、层次图、张量神经网络）的模型。
注意特征提取与融合方式的创新性：多个专利强调“多源特征”、“多维特征”、“多模态数据”的融合方法。若采用类似思路，需确保特征选择、融合策略、编码器设计等方面具有显著差异性或改进点，以避免落入已有权利要求范围。
规避特定算法名称和架构的使用：例如“交互增强图自注意力机制”、“软掩码双视图学习”、“RGDA-DDI”、“弹性消息传递”、“图扩散静态子图”等专有术语所代表的算法结构，应避免直接使用或命名相同的方法模块。
关注系统结构与流程的差异化设计：部分专利保护了完整的预测系统、装置、设备及存储介质。在开发相关系统时，应从输入输出流程、模块划分、数据处理路径等方面进行差异化设计，避免照搬已有系统架构。
注意应用场景的限定与扩展：如“抗癌药物”、“儿科并发症”、“光谱数据分析”等特定场景下的应用已被部分专利覆盖。若进入类似领域，应确保方法在该场景中的适配有新的技术手段或改进点。
审查权利要求书并进行绕开设计：建议对上述专利的权利要求书逐项分析，识别其核心保护范围，并在开发过程中通过技术细节调整（如模型结构简化、特征维度变化、训练策略不同）等方式实现技术方案的“非显而易见性”。
注重原创性研究与文档记录：在研发过程中加强自主创新，保留完整的研究日志、实验数据和设计决策过程，为后续可能的专利申请或侵权争议提供支持证据。
考虑地域性和法律状态：确认上述专利的授权国家/地区及其有效期限，对于未在中国或其他目标市场授权的专利，可评估其是否构成实际风险；同时关注专利是否已维持有效。

综上，在开发药物相互作用预测相关技术时，应在模型结构、特征工程、数据融合策略、系统流程等方面进行充分创新，并结合专业知识产权检索与分析，制定有效的侵权规避策略。

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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