本研究利用图神经网络和机器学习方法分析肠道微生物组与炎症性肠病的关联，提出HCMGNN模型以解决数据稀疏性问题，展示个性化医疗的潜力。同时，MGFN模型通过融合人类移动数据提高交叉领域预测的准确性，MMUGL方法在医学概念表示上表现优越，强调多模态数据的重要性。