基于电子健康记录的患者相似性图的心力衰竭预测的图神经网络

本研究解决了现代医疗中疾病预测准确性不足的问题，采用图神经网络（GNNs）和图变换器（GT）在患者相似性图上预测心力衰竭（HF）的发生。研究结果表明，GT模型在预测性能和可解释性方面优于基线算法，尤其通过图结构中的患者关系增强了模型的决策过程理解，具有潜在的临床应用价值。