简介： 本发明提供了一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备；其中方法为：获取待预测的两种药物的药物分子信息；原子级网络对每个药物分子信息进行编码，捕获原子和化学键之间的相互作用信息，并输出编码后的药物分子图表示z_atomj；分子级网络利用多头注意力机制分别从每个药物分子图表示z_atomj提取出不同药物分子之间的关系，并输出分子图表示z_molj；将两种药物的输出分子图表示z_mol1和z_mol2转换为一个向量，进而得到药物相互作用预测结果。该方法可解决传统框架中不能充分考虑边信息的问题，可捕捉到不同药物分子之间的关系信息，从而提高预测结果的准确度。