基于多模态交叉注意力与不确定性积分梯度的模型及应用

本发明涉及基于多模态交叉注意力与不确定性积分梯度的模型及应用，涉及生物信息学技术领域。该模型基于多模态交叉注意力与不确定性积分梯度构建得到，能够解决现有药物敏感性预测方法中多模态数据融合困难、模型泛化能力弱、缺乏可解释性等问题，该模型通过交叉注意力机制捕捉模态间关联，结合蒙特卡洛 dropout（MC Dropout）实现不确定性估计，并利用积分梯度算法解析特征重要性，最终实现高精度预测与生物学可解释性的统一。