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摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
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