Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Efficient Drug-Drug Interactions Prediction Technology for Molecularly Intelligent Manufacturing

論文の概要: An Efficient Drug-Drug Interactions Prediction Technology for Molecularly Intelligent Manufacturing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09400v2
Date: Thu, 22 Dec 2022 01:57:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-23 11:27:47.728629
Title: An Efficient Drug-Drug Interactions Prediction Technology for Molecularly Intelligent Manufacturing
Title（参考訳）: 分子知能製造のための効率的な薬物・薬物相互作用予測技術
Authors: Peng Gao, Feng Gao, Jian-Cheng Ni
Abstract要約: 薬物と薬物の相互作用(DDI)の予測は、分子分野において重要な問題である。本稿では,グラフニューラルネットワークに基づくMedKGQAという計算モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.887336975759306
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Drug-Drug Interactions (DDIs) prediction is an essential issue in the molecular field. Traditional methods of observing DDIs in medical experiments require plenty of resources and labor. In this paper, we present a computational model dubbed MedKGQA based on Graph Neural Networks to automatically predict the DDIs after reading multiple medical documents in the form of multi-hop machine reading comprehension. We introduced a knowledge fusion system to obtain the complete nature of drugs and proteins and exploited a graph reasoning system to infer the drugs and proteins contained in the documents. Our model significantly improves the performance compared to previous state-of-the-art models on the QANGAROO MedHop dataset, which obtained a 4.5% improvement in terms of DDIs prediction accuracy.
Abstract（参考訳）: 薬物-薬物相互作用(ddis)の予測は分子分野において不可欠な問題である。医学実験における従来のDDIの観察方法は、多くの資源と労力を必要とする。本稿では,複数の医療用文書をマルチホップ機械読解という形で読み取った後,自動的にddisを予測するグラフニューラルネットワークに基づくmedkgqaと呼ばれる計算モデルを提案する。我々は,薬物とタンパク質の完全な性質を得るための知識融合システムを導入し,その文書に含まれる薬物とタンパク質を推算するグラフ推論システムを開発した。本モデルでは,DDIの予測精度を4.5%向上したQANGAROO MedHopデータセットと比較して,性能を著しく向上する。

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