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摘要：越来越多地依赖在线信息以实现健康问题，这突显了对准确可靠的医疗指导的需求。自我诊断通常是由于经验有限和错误信息引起的，对患者安全构成了重大风险。为了减轻这些风险，我们建议开发药物推荐系统（DRS）利用机器学习（ML）技术，特别关注随机森林算法。该系统旨在分析广泛的医疗数据以提供个性化的药物建议，从而帮助医疗保健专业人员和消费者做出知情且具有成本效益的治疗决策。这些目标包括使用来自各种调查的数据开发预测模型，增强模型以分析患者症状并预测最可能的疾病，并提出适当的药物。通过整合分散的临床信息，该系统提供了针对用户特定需求的全面见解，同时确保数据有效性和隐私。关键考虑因素包括通过强大的验证来促进对系统建议的信任，以及将人类专业知识与计算效率相结合的“医生”方法。该方法涉及收集和预处理数据，使用随机森林和其他ML算法来开发和验证模型，将自然语言处理（NLP）整合以进行症状分析，并提供相应的药物治疗。实施计划涵盖了数据收集，模型开发，验证，集成和部署阶段，重点是持续改进。预期的结果包括一个可靠的系统，该系统通过准确和个性化的药物建议，症状分析，疾病预测和相应的药物建议来增强医疗保健决策。通过关注特定用户的需求，确保数据有效性和隐私，并促进信任，DRS有可能显着提高患者的结果和医疗保健效率。
使用随机森林的医疗保健建议系统...
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