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摘要 - 在处理大规模异构医学数据并实现高度个性化建议时，以传统的医疗决策系统的限制，本文介绍了使用图形神经网络（GNN）的个性化医疗决策算法。这项研究将图形神经网络技术纳入医学和健康领域，旨在通过挖掘患者的临床特征，遗传信息，生活习惯之间的复杂关联来建立患者健康状况的高精度代表模型。在这项研究中，对医学数据进行了预处理以将其转换为图形结构，其中节点代表不同的数据实体（例如患者，疾病，基因等）和边缘代表实体之间的相互作用或关系。该算法的核心是设计一种新型的多尺度融合机制，结合了患者的历史病历，生理指标和遗传特征，以动态调整图形神经网络的注意力分配策略，以实现对单个病例的高度定制分析。在实验部分中，这项研究选择了几个可公开可用的医学数据集进行验证，结果表明，与传统的机器学习方法和单个图形神经网络模型相比，提议的个性化医疗决策算法在疾病预测准确性，治疗效果和患者风险分层方面表现出明显优于的性能。
调查定制的医疗决策算法...
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