基于本体的药物副作用人工智能预测模型：以中药为例
人工智能
2019-10-02 v3
摘要
本工作中，开发了一种用于AI辅助药物副作用（SE）预测的基于本体的模型，给出了所提模型的三个主要组成部分：药物模型、治疗模型与AI辅助预测模型。为验证所提模型，建立了一个ANN结构，并由两百四十二个中药处方训练。这些数据搜集自最著名的古代中医典籍及逾千份SE报告并分类，其中引入了两个基于本体的属性——寒与热，以评估处方是否会引起SE。结果初步揭示，基于本体的属性与相应预测指标之间存在一种可被AI学习以预测SE的关系，表明所提模型在AI辅助SE预测中具有潜力。但需注意，该模型高度依赖于充足的临床数据，因此更深入的探索对提升预测准确性十分重要。
引用
@article{arxiv.1809.04258,
title = {An Ontology-Based Artificial Intelligence Model for Medicine Side-Effect Prediction: Taking Traditional Chinese Medicine as An Example},
author = {Yuanzhe Yao and Zeheng Wang and Liang Li and Kun Lu and Runyu Liu and Zhiyuan Liu and Jing Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.04258},
year = {2019}
}