「对于Graph ML研究来说，这是令人震惊的一年。在所有主要的ML会议上，有关该领域的所有论文中约有10％至20％，并且在如此规模下，每个人都可以找到自己感兴趣的有趣的图主题。」Criteo研究员、Graph Machine Learning newsletter编辑员Sergey Ivanov如是说。 GNN在生物分子结构以及分子之间的功能关系和集成多组数据集模型方面的能力，使得它在医疗行业中受到越来越多的关注。本文就将聚焦于Graph ML在医疗领域中的应用，分享2020年值得关注的几篇论文，包含脑科学、医疗诊断、药物研发以及COVID-19四部分。

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