GraphAI-for-TCM
本模块仅对模型支持范围内的中药饮片组合进行预测。输出分数、注意力热图与配伍图谱用于研究解释和假设生成，不构成临床诊疗、处方推荐或用药建议。本模块接入 GraphAI-for-TCM 预训练图注意力网络模型，支持检索中药饮片或从中成药导入处方组成，并输出五维机制预测与配伍关系解释。 模型将处方表示为“中药饮片-药性语义”图：饮片节点由 91 维向量表征，涵盖基原、药性、配伍、功效及剂量五类特征；性、味、归经作为虚拟节点，通过相邻饮片的加权属性动态生成，用于刻画复方整体药性结构。 本平台采用图注意力网络进行方剂功效类别预测，并利用注意力权重解释中药饮片之间的配伍机制。
引用：Zeng, J., & Jia, X. (2025). Quantifying compatibility mechanisms in traditional Chinese medicine with interpretable graph neural networks. Journal of Pharmaceutical Analysis, 101342. https://doi.org/10.1016/j.jpha.2025.101342
已选饮片
至少选择 2 个中药饮片。入模前仅归一化大于 0 的剂量；全空或全 0 时均按 0；不允许负值。
| 饮片ID | 中药饮片 | 剂量比 | 操作 |
|---|---|---|---|
| 尚未选择饮片。 | |||
等待输入处方。
五维预测结果
五个维度来源于方剂功效语义聚类；分数表示当前处方与相应功效语义簇的匹配程度。| 源饮片 | 目标饮片 | 注意力 |
|---|---|---|
| 运行模型后显示。 | ||