Aplicación de la tecnología de aprendizaje de representación en el sistema de recomendación de medicamentos.
1. La escasez general y la distribución desigual de los recursos médicos han generado una fuerte presión. La recomendación de medicamentos es un subproblema de la atención sanitaria inteligente. En primer lugar, desde el punto de vista de la atención médica inteligente, existe una urgencia por una atención médica inteligente en China. A medida que la población crece y envejece, la demanda de servicios médicos de alta calidad sigue aumentando.
2. La atención médica inteligente y la tecnología de inteligencia artificial han traído el amanecer. Con la aceleración de la digitalización de las instituciones médicas en los últimos años, un gran número de instituciones médicas en mi país, especialmente instituciones médicas de alto nivel como los hospitales terciarios, han acumulado datos de registros médicos electrónicos muy ricos. Si podemos extraer completamente esta información y utilizar tecnología de inteligencia artificial de big data para extraer conocimientos relevantes, es posible que pueda ayudarnos a comprender algunos de los métodos e ideas de diagnóstico y tratamiento de los expertos médicos de estas instituciones de alto nivel, lo cual es de gran importancia. significado.
3. Retos de la investigación. Actualmente, se utilizan cada vez más tecnologías médicas de inteligencia artificial, lo que también promueve la equidad y la inclusión de los servicios médicos. Algunas tecnologías de IA, como el análisis de imágenes médicas, han logrado algunos resultados notables, pero rara vez se han utilizado en sistemas de recomendación de medicamentos, porque los sistemas de recomendación de medicamentos son muy diferentes de los sistemas de recomendación tradicionales y tienen muchas dificultades técnicas.
4. Sistema de recomendación de paquetes. El primer desafío es que el escenario de aplicación de los sistemas de recomendación tradicionales basados en filtrado colaborativo es principalmente recomendar un elemento a un usuario a la vez. Su entrada es la representación de un único elemento y un único usuario, y el resultado es una puntuación de la coincidencia entre los dos. Pero al recomendar medicamentos, los médicos a menudo necesitan recetar un grupo de medicamentos a los pacientes a la vez.