Синєглaзов, Віктор МихaйловичМaцуєв, Ромaн Олексaндрович2026-02-182026-02-182025Мaцуєв, Р. О. Інтелектуaльнa системa визнaчення взaємодії між лікaми : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Мaцуєв Ромaн Олексaндрович. – Київ, 2025. – 147 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78855Структура та обсяг роботи. Робота складається з трьох розділів, містить 94 сторінки, 10 рисунків, 17 таблиць, 45 посилань. Актуальність теми. Прогнозування взаємодії лікарських засобів (DDI) є актуальним завданням фармакології та клінічної медицини через ризик побічних реакцій і зниження ефективності лікування. Зростання поліпрогмазії зумовлює потребу в автоматизованих високоточних методах прогнозування. Наявні підходи, орієнтовані переважно на одномодальні ознаки, не забезпечують ефективного моделювання складних нелінійних взаємозв’язків між гетерогенними фармакологічними та хімічними даними. Мета роботи. Підвищення точності багатоміткового прогнозування подій DDI шляхом розробки моделі DDI-TransMDL на основі архітектури Трансформер-Енкодера для інтеграції мультимодальних ознак. Методи дослідження. Застосовано методи системного аналізу та глибокого навчання, зокрема Трансформер-Енкодер з механізмом Multi-Head Self-Attention. Реалізовано інжиніринг ознак із включенням коефіцієнта Жаккарда та оцінювання моделі за допомогою 5-Fold Cross-Validation і багатоміткових метрик Micro/Macro F1-Score, ROC-AUC та AUPR. Наукова новизна. Запропоновано архітектуру DDI-TransMDL для інтеграції чотирьох гетерогенних модальностей (SMILES, Target, Enzyme, Pathway) у задачі прогнозування DDI, а також метод включення коефіцієнта Жаккарда у вхідний вектор ознак. Практична цінність. Модель демонструє високу прогностичну ефективність (Micro ROC-AUC ≈ 0.9893, Micro AUPR ≈ 0.8351) та може використовуватися для багатоміткового прогнозування 65 подій DDI у фармаконагляді та клінічних дослідженнях.147 с.ukпрогнозування взаємодії ліківddiтрансформер енкодермультимодальне навчанняself-attentionk fold cross-validationбагатоміткова класифікаціяpytorchMaster Thesis004.891:00485]:615.015.2(043.3)