本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)表示學(xué)習(xí)的藥物相互作用預(yù)測框架及預(yù)測方法，預(yù)測框架包括：使用多模態(tài)表示學(xué)習(xí)來提取藥物特征，將小分子藥物的的特征向量和生物制藥的特征向量連接成一個藥物對向量，把藥物對向量中的每一個特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行運(yùn)算，對所有藥物對特征的運(yùn)算結(jié)果求均值。預(yù)測方法首先構(gòu)建樣本，將樣本輸入預(yù)測框架進(jìn)行訓(xùn)練和測試，最后再輸入藥物對進(jìn)行預(yù)測。本發(fā)明提出了一種雙通道CNN有效提取序列中復(fù)雜的局部化學(xué)信息和上下文關(guān)系，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中所有藥物節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)信息被編碼為一維特征向量，最后使用DNN對SMD和BioD相互作用進(jìn)行預(yù)測，能夠有效學(xué)習(xí)藥物的復(fù)雜多模態(tài)特征以預(yù)測新的SBI。