药物不良反应预测实战指南：从FAERS数据挖掘到PyTorch深度学习模型（含可解释性分析）

生物医药药物不良反应预测全解析：从数据挖掘到深度学习实战

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本文核心价值：

1. 完整覆盖ADR预测全流程（数据获取→特征工程→建模→部署）
2. 提供多模态融合建模方案（结构化数据+文本+知识图谱）
3. 包含抗凝血药出血风险预测完整案例
4. 创新整合生成式AI与实时预测系统构建
5. 强调模型可解释性与生产环境实践

技术亮点：

• 使用最新FAERS 2023Q4真实数据
• 实现药物分子指纹到图神经网络的端到端学习
• 提供SHAP值、注意力机制双重可解释方案
• 包含Prometheus+Grafana监控系统实现
• 展示知识图谱与深度学习的融合方法

代码规模：

• 32个可运行代码模块
• 覆盖Python、PyTorch、TensorFlow、FastAPI等技术栈
• 包含5个完整功能组件（数据管道、模型架构、监控系统等）

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一、药物不良反应预测的核心挑战与技术路线

1. 数据特性分析

• 高维度稀疏数据（药品/症状可达数