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《医疗GNN用DGL框架优化》
在人工智能驱动的医疗革命中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）正成为处理复杂生物医学关系的核心技术。从疾病传播建模到药物重定位，GNNs通过捕捉节点（如患者、基因、药物）与边（如关联、交互）的拓扑结构，显著提升了医疗分析的精度。然而，医疗数据的固有特性——高度稀疏性、异构性及隐私约束——严重制约了GNNs的效能。2023年《Nature Medicine》研究指出，超过60%的医疗GNN应用因数据稀疏性导致模型泛化能力下降。此时，Deep Graph Library（DGL
——来自博客 https://blog.csdn.net/jaxzheng/article/details/156656315
DGL框架为医疗GNN优化提供了关键突破口(单选)
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