隐私保护下多源融合
通过自适应加权图卷积网络在隐私保护下融合多源多组学与药物数据，显著提升药物反应预测精度。
Hui, Yu · Wang, Qingyong · 周小波
Information Fusion 2025
通过联邦学习框架，各机构数据不出本地，仅共享模型更新，实现隐私保护下的多源数据融合。
自适应加权机制根据多源数据的关联关系自动调整权重，抑制异构噪声，提升模型鲁棒性。
随机交叉验证中，F1 Score 比所有对比方法平均值高约 8%，优于现有最先进方法。
分子对接实验证实模型能准确预测靶向药物，增强预测结果的生物学可解释性。