开题报告内容
- 选题背景与意义：
当同时使用多种药物时，它们之间相互作用的可能性增加，其中一种药物可能影响其他药物的活性。这种药物-药物相互作用(DDI)可能会对预期的治疗结果产生积极或消极的影响，负面后果可能会导致医疗费用增加甚至使病人的病情恶化。因此，确定药物间相互作用对于提高药物消费的 安全性和有效性具有重要意义。尽管目前存在多个DDI资源，但是随着生物医学文本数量的快速增长，手工维护这些DDI资源已经变得不可行了。再加上目前人工智能已经普及各个领域，因此用人工智能的方法预测药物是否存在相互作用以及相互作用的类型（无关、协同、相加和拮抗）就变得迫在眉睫。
二．拟解决的问题
1、提出一个计算框架，该框架使用名称和结构信息作为输入，就可以准确地预测给定药物对的DDI类型。
2、利用深度学习的算法，构建一个药物相互作用的预测模型
3、对模型进行大量训练和测试，最小化预测误差
4、总结训练的结果，提出指导性建议
三．研究方法及研究步骤
1、 文献查阅
掌握药物相互作用的概念和类型，熟悉深度学习算法，了解药物相互作用预测模型研究的背景、现状、方法，为课题能顺利进行提供理论上的依据。
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