提出了用于预测药物相互作用的人工智能模型，实现同时检测多个潜在的药物相互作用路径，与现有仅能分析已知不良反应，或对未知不良反应仅能预测有无的方法相比，提出的模型不仅可以准确地描述任务关联性，还有效地控制了在临床观测数据上协变量的混杂效应，实现发现药品未知不良反应的能力。论文发表在人工智能顶级会议AAAI2017上，并受邀参与美国医学信息学协会AMIA2017年会做专题报告。获得2项科技部重点研发计划项目及国家自然科学基金资助。
Papers:
[1] Jin B, Yang H, Xiao C, et al. Multitask dyadic prediction and its application in prediction of adverse drug-drug interaction[C]//Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2017.