本发明提出了一种基于图神经网络预测miRNA-疾病关联关系方法,实现步骤为:获取miRNA-疾病关联数据;构建miRNA-疾病关联网络;获取样本数据集和标签数据集;提取每个miRNA-疾病节点对的h阶封闭子图;获取每个h阶封闭子图的节点特征矩阵;获取训练样本集,训练样本标签数据集和被预测样本集;搭建图神经网络;对图神经网络进行迭代训练;获取miRNA-疾病关联的预测结果。本发明利用图神经网络从miRNA-疾病关联网络中学习图结构特征信息用于解决现有技术预测准确率较低的问题,在不使用相似性数据的情况下提高了miRNA-疾病关联预测准确率,可用于预测潜在的miRNA-疾病关联。