本發(fā)明涉及醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于圖表示學(xué)習(xí)的慢病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法；將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)抽象為圖數(shù)據(jù)，構(gòu)建個(gè)人疾病網(wǎng)絡(luò)表示患者個(gè)體；個(gè)人疾病網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)表示所患疾病，有向邊的方向表示疾病出現(xiàn)的先后順序，權(quán)值表示在患者個(gè)體的住院序列中，該有向邊關(guān)聯(lián)的有向疾病對(duì)出現(xiàn)的頻率；通過詞嵌入方法生成個(gè)人疾病網(wǎng)絡(luò)中疾病節(jié)點(diǎn)的初始表示；并設(shè)計(jì)了一種集成圖卷積和圖池化的整圖分類預(yù)測(cè)模型對(duì)個(gè)人疾病網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成對(duì)患者的嵌入表示。其中，圖卷積層為多關(guān)系注意力卷積，可按照時(shí)序方向分別聚合節(jié)點(diǎn)的領(lǐng)域信息；圖池化層為集成邊權(quán)重的邊收縮池化，可實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人疾病網(wǎng)絡(luò)的層次化學(xué)習(xí)；最后，基于患者的嵌入表示實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體未來慢病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。