该文综述了基于电子健康记录与医学知识图谱的药物推荐研究，涵盖KindMed、G-BERT、Med2Vec、DKINet、HiPrBERT、ReOnto等模型，利用图神经网络、BERT和表示学习提升临床决策与患者轨迹预测性能。

该研究提出了一种基于知识的医药处方网络框架，利用外部医学知识源将电子健康记录丰富为医学知识图谱，探索个性化推荐。实验证明，该方法在EHR数据集上性能领先。