論文の概要: SafeDrug: Dual Molecular Graph Encoders for Safe Drug Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02711v1
• Date: Wed, 5 May 2021 00:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 04:29:09.724259
• Title: SafeDrug: Dual Molecular Graph Encoders for Safe Drug Recommendations
• Title（参考訳）: SafeDrug: 安全な医薬品推奨のためのデュアル分子グラフエンコーダ
• Authors: Chaoqi Yang, Cao Xiao, Fenglong Ma, Lucas Glass, Jimeng Sun
• Abstract要約: 医薬品の分子構造とDDIのモデルを明確に活用するために、SafeDrugというDDI制御可能な薬物推奨モデルを提案する。 ベンチマークデータセットでは、SafeDrugはDDIを19.43%削減し、Jaccardの推奨薬物と実際に処方された薬物の組み合わせの2.88%を改善します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.590084937600764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medication recommendation is an essential task of AI for healthcare. Existing works focused on recommending drug combinations for patients with complex health conditions solely based on their electronic health records. Thus, they have the following limitations: (1) some important data such as drug molecule structures have not been utilized in the recommendation process. (2) drug-drug interactions (DDI) are modeled implicitly, which can lead to sub-optimal results. To address these limitations, we propose a DDI-controllable drug recommendation model named SafeDrug to leverage drugs' molecule structures and model DDIs explicitly. SafeDrug is equipped with a global message passing neural network (MPNN) module and a local bipartite learning module to fully encode the connectivity and functionality of drug molecules. SafeDrug also has a controllable loss function to control DDI levels in the recommended drug combinations effectively. On a benchmark dataset, our SafeDrug is relatively shown to reduce DDI by 19.43% and improves 2.88% on Jaccard similarity between recommended and actually prescribed drug combinations over previous approaches. Moreover, SafeDrug also requires much fewer parameters than previous deep learning-based approaches, leading to faster training by about 14% and around 2x speed-up in inference.
• Abstract（参考訳）: 医療レコメンデーションは、医療のためのAIの重要なタスクである。 既存の研究は、電子健康記録のみに基づいて複雑な健康状態の患者に薬物の組み合わせを推奨することに焦点を当てている。 1) 薬物分子構造などの重要なデータが推奨プロセスで利用されていない。 2)薬物と薬物の相互作用 (DDI) は暗黙的にモデル化され, 準最適結果をもたらす可能性がある。 これらの制約に対処するために, SafeDrug というDDI制御可能な薬物レコメンデーションモデルを提案し, 薬物分子構造を明示的に利用し, DDIをモデル化する。 SafeDrugは、グローバルメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)モジュールと、薬物分子の接続性と機能を完全にエンコードするローカル二部学習モジュールを備えている。 SafeDrugはまた、推奨薬物の組み合わせのDDIレベルを効果的に制御する制御可能な損失機能を備えている。 ベンチマークデータセットでは、我々のSafeDrugは、DDIを19.43%削減し、ジャカード類似度を2.88%改善することが比較的示されている。 さらにSafeDrugは、従来のディープラーニングベースのアプローチよりもはるかに少ないパラメータを必要とするため、トレーニングが約14%、推論が約2倍高速になる。

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