随着数据驱动的机器学习研究的进步，探索如何利用机器学习来分析医疗数据变得至关重要。现有方法的一个主要限制是人体生理信息的数据结构通常是不规则的和无序的，很难将这些数据网格化为易于分析处理的格式。而图表神经网络通过边连接交互节点，并可以将时间关联或解剖结构赋值给边的权重，能够很好地利用生物系统中的隐式信息做出医疗诊断，引起了广泛