연구진이 비대칭 포칼 손실을 적용한 그래프 신경망 모델을 개발했어요. 기존 방식 대비 약물-약물 상호작용 예측 정확도가 크게 향상됐어요. TWOSIDES 데이터셋에서 정확도는 19.3%p, F1 점수는 19.4%p 증가했어요. 특히, 기존 상호작용을 놓치는 오차율은 64.1% 감소했어요.
기존 방식은 잘 분류된 예제와 어려운 예제에 동일한 중요도를 부여하지만, 비대칭 포칼 손실은 어려운 긍정 상호작용에 더 집중해요. 이를 통해 임상적으로 중요한 상호작용을 놓치지 않도록 개선했어요.