2月9日，北京百度網訊科技有限公司公開名為“藥物預測方法及模型的訓練方法、裝置、電子設備及介質”的專利，機器學習與智能醫療等人工智能技術領域，于2020年11月17日申請，申請公布號為CN112331261A。 　　

從該專利背景技術來看，在新藥研發過程中，針對特定的蛋白質靶點，需要快速搜索藥物的化合物空間，找到能夠和蛋白質靶點進行結合的化合物，進而形成可以用于治療的藥物。傳統方法中，通過有經驗的專家，對蛋白質靶點進行研究和估計，并且嘗試設計可能的化合物，并對化合物與蛋白質靶點的親和度進行估計和篩選。傳統方法依賴于經驗和運氣，對于新藥的發現有較大的不確定性。 　　

本公開公開了一種藥物預測方法及模型的訓練方法、裝置、電子設備及介質，涉及機器學習與智能醫療等人工智能技術領域。具體實現方案為：獲取數個訓練靶點的藥物數據集；基于各所述訓練靶點的藥物數據集，對所述藥物預測模型進行訓練。另外，還公開了一種藥物信息預測方法和藥物數據的生成方法。　

根據本公開的技術，能夠使得訓練的藥物預測模型的準確性更高，能夠有效地提高訓練的藥物預測模型的訓練效果。且基于訓練得到的藥物預測模型，可以預測預設靶點的預測藥物的信息，能夠提供一種有效地、能夠提供良好成藥分子的藥物信息設計方案。而且，能夠有效地提高生成的預測藥物信息的準確性。