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摘要。个性化医学推荐系统正在越来越受欢迎，以预测疾病并提供有关饮食，锻炼计划和药物的定制健康建议。当大流行，洪水或旋风击中时，医疗建议系统可能很有价值。在机器学习时代（ML），推荐系统在使用更少的资源的同时提供了更准确，精确和可靠的临床预测。通过使用机器学习算法，例如决策树，随机森林，K-均值聚类和等级聚类，这些系统分析了患者的投入，例如生活方式数据，症状和健康指标，以准确预测疾病和健康建议。此包容性过程可确保每个人都会获得量身定制的支持，以增强其健康的整个管理。该系统能够根据用户的状况明显提高其对更健康的生活方式的贡献，从而提出准确饮食，适当的锻炼和适当的药物的能力。算法的种类也提高了准确性和可靠性，因为每个模型在分析患者数据的各个方面都有巨大贡献。本研究提出了一个框架，该框架证明了该系统在提供个性化疾病预测和健康建议方面的功效，这可以使预防保健的发展有益并改善治疗结果。
使用机器的个性化医学推荐系统
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