本研究提出了多模态推荐系统的新方法，包括基于图形的物品结构增强方法MM-GEF和多模态UMLS图神经网络学习MMUGL。这些方法通过整合多模态特征和医学知识，提升了推荐和疾病预测的性能，实验结果显示其优于现有技术。