图表示学习技术在药物推荐系统中的应用
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发布时间：2023-04-11 09:18
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时间：2023-10-14 09:54
图表示学习技术在药物推荐系统中的应用如下：
1、研究背景。医疗资源总体不足，分布不均带来沉重压力。药物推荐是智慧医疗的一个子问题，首先从智慧医疗的大背景说起，在我国智慧医疗存在紧迫性，随着人口增长、老龄化加剧，人们对于高质量医疗服务的需求不断攀升。
2、智慧医疗，人工智能技术带来了曙光。随着近些年医疗机构数字化进程加快，我国大量的医疗机构尤其是三甲医院等高水平医疗机构都已经积累了非常丰富的电子病历数据。如果能够利用大数据人工智能技术，充分挖掘此信息并提取相关知识，则有可能帮助我们理解这些高水平机构中医疗专家的一些诊疗方式和思想，这些具有显著的意义。
3、研究挑战。当下越来越多的医疗AI技术正在取得更加广泛的应用，也推动了医疗服务的公平化和普惠化。部分AI技术如医疗影像分析等已经取得了一些令人瞩目的成果，但在药品推荐系统中却存在较少应用，原因是药品推荐系统和传统的推荐系统有着非常大的差别，技术上也存在着诸多的难点。
4、包推荐系统。第一个挑战是传统基于协同过滤等方法的推荐系统的应用场景主要是一次为一名用户推荐一个物品，他们的输入是单个物品和单个用户的表示，输出的是二者之间的匹配程度打分。然而在药品推荐中，医生往往需要一次为患者开出一组药品。
