【目的】通过融合病患体征信息与用药数据，利用图神经网络技术进行药物精准推荐，以增强疾病诊疗过程中药物推荐的科学性与合理性。【方法】建立基于图神经网络（GNN）的“异常体征”与“药品”传递关系模型，设计了具有体征感知功能的药物精准推荐方案。构建“异常体征-病患-药品”异构图，采用关系图卷积神经网络（R-GCN）编码器学习具有体征感知的节点表示，通过设计基于体征感知交互的解码器，融合异常体征信息，实现对药物的精准推荐。【结果】以MIMIC-Ⅲ数据集中的三类疾病诊疗数据为对象开展实证研究。本文设计的药物推荐方案较SVD、NeuMF、NGCF模型在Recall@20指标上分别提高5.76、5.33、0...