Los gráficos son estructuras versátiles para la representación de muchos datos del mundo real. El Aprendizaje Profundo en gráficos actualmente es capaz de resolver una amplia gama de problemas con excelentes resultados. Sin embargo, tanto la generación de gráficos como el manejo de gráficos grandes siguen siendo desafíos abiertos. Este trabajo tiene como objetivo introducir técnicas para generar gráficos grandes y probar el enfoque en un problema complejo como el cálculo de la distribución de dosis en aplicaciones de radioterapia oncológica.