利用异质、互连、系统级的分子数据来实现个性化医疗，需要开发一种一般的综合性嵌入多尺度分子网络数据的框架，以实现在线性时间内对其进行可解释性利用。

May, 2024

通过结合网络医学方法和基于 GenAI 的 ChatGPT 智能引擎，该研究构建了一个多层次的网络，通过实时提取临床试验中的药物信息并与疾病特定的信号通路相连接，为复杂疾病（如癌症和阿尔茨海默病）生成药物组合疗法，展示了基于真实世界证据的药物 “再利用” 潜力以及可以进一步研究的领域。

Jun, 2024

本综述介绍了多种技术在生物医学领域上的成功应用，讨论了数据整合的原则、当前方法和可用的实现，探讨了综合方法的挑战和未来发展方向。

Jun, 2018

本研究介绍了一种新的基于异构信息网络 HeteroMed 的疾病诊断建模方法，该方法可以更好地在电子医疗记录中处理缺失值和异构数据，并通过关键诊断路径的捕获和联合嵌入来实现更准确的疾病诊断，其实验结果表明，该方法比现有方法在明确的诊断编码和一般疾病群的预测方面表现更好，并且在通过案例研究定性考察临床事件的相似性方面也优于基准模型。

Apr, 2018

该研究提出了一种基于知识的医药处方网络 (KindMed) 框架，利用外部医学知识源将电子健康记录 (EHR) 丰富为医学知识图谱 (KG)，借助关系感知图表示学习和分层顺序学习的方法，探索个性化推荐。实验证明，该方法在增强现实世界的 EHR 数据集上相较于图驱动的基准方法取得了领先的性能。

Oct, 2023

本文使用基于网络传播、网络邻近等人工智能算法对 6340 种药物进行评估，以便快速、可靠地筛选适合 SARS-CoV-2 感染的药物。结果表明，多模式方法比任何单一算法更好地预测了药物的有效性，并可为未来快速识别可重复用药提供方法学途径。

Apr, 2020

机器学习在计算生物学应用中对社会产生了重大影响，尤其在精准医学的发展中起着核心作用，但这需要收集和共享大量基因组数据，这引起了大量关于隐私的担忧。本文回顾了病人隐私泄露的情况，介绍了最近的计算数据保护技术的进展，并探讨了如何结合法律和伦理观点来提供基因组数据共享的安全框架。

Feb, 2018

利用复杂网络图谱学方法，分析 12 种不同生物群体中代谢网络的功能模块和节点的通用角色，并发现低程度的代谢物比枢纽更具有进化稳定性。

Feb, 2005

本文选择 11 种代表性的图嵌入方法，对药物 - 疾病关联、药物 - 药物交互、蛋白质 - 蛋白质相互作用、医学术语语义分类和蛋白功能预测等 5 个生物医学任务的 3 种预测方法进行评估比较，并提出了挑选嵌入方法和设置超参数的普适指导原则。结果表明，最近的图嵌入方法在未使用任何生物学特征的情况下，能够取得与具有生物学特征的方法相媲美的预测性能。

Jun, 2019

个性化医学的目标是根据患者的独特特征量身定制干预措施。本研究介绍了一种基于动态信息的神经网络控制器作为对医学数字孪生的控制方法，并通过在两种常用的基于代理的模型类型上进行实验和评估验证了该方法的有效性。

Mar, 2024