基于频率值传播的药物副作用发生频率预测方法

确定药物副作用发生频率是药物风险−效益评估的关键问题.随机对照临床试验方法性能有限且成本昂贵.随着药物临床试验数据的增加,基于数据驱动计算方法研究药物−副作用关系成为可能.文章提出一种基于药物−副作用协同传播模型的药物副作用发生频率预测方法.该方法基于已知的药物副作用发生频率信息构建相似网络,基于已知频率信息在网络中高阶协同传播过程预测药物副作用发生频率.此外,提出一种基于邻域学习的相似网络构建方法,进一步提升模型预测性能.在SIDER 4.1和ADReCS 3.1中获得的真实的药物−副作用频率数据集上进行实验,相较于现有最优方法,提出的方法在均方根误差和平均绝对误差指标上分别下降了6.98%、7.23%.