AI在医药领域论文综述（涵盖DDI和DDS，并重点研究药物联用效应）
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文章结构概述
- 现有用于预测药物-药物相互作用的策略？
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- 1 基于相似性的方法：（假定具有相近化学结构的药物在发生药物-药物相互作用方面也存在相似性）
- 2 基于图的方法：
- 3 其他相关策略：
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涉及药物递送系统的一些研究文献？
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关于人工智能在医药领域应用的综述文章？
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（提醒：此处展示的模型图仅为简化版示意图，旨在帮助读者大致了解结构，建议查阅原始论文中更为详尽的模型图。）
现有的DDI预测方法？
当前的DDI预测技术路径主要划分为两种类型：一种是依托药物结构特征相似性进行分析的策略，另一种则是借助图模型展开研究的方法。
1 similarity-based：（假设化学结构相似的药物具有相似的DDI ）
DeepDDI模型
深度学习技术在药物-药物及药物-食物相互作用的预测方面展现出显著优势。
《美国国家科学院院刊》，2018年
该模型是首个将深度学习方法引入药物相互作用预测领域的研究。通过解析药物的SMILES分子结构信息，构建药物对之间的结构相似性特征图谱，随后采用主成分分析方法实现数据维度压缩，并将处理后的特征输入至深度神经网络架构中完成分类任务。
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