机构名称：
¥ 1.0
该项目中提出的药物推荐系统利用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的协同作用，以提供针对药品干预的个性化和背景意见的建议。通过合并来自不同来源的数据，包括药物特性，医疗状况和患者评论，该系统建立了全面的知识库。初始数据预处理涉及高级NLP技术，促进情感分析并从非结构化的文本数据中提取有意义的见解。ML组件采用混合模型，结合了协作过滤和基于内容的过滤，从而确保了药物建议的准确性和个性化。用户界面的设计是为简单起见的，允许用户输入医疗信息和偏好，并由可视化工具支持，这些工具提供了详细的见解，以对推荐药物进行详细的见解。连续反馈回路可增强系统的适应性，并根据现实世界的反馈和用户体验发展。该项目表示医疗解决方案的前瞻性方法，利用ML和NLP创建动态和用户的药物推荐系统。
使用ML ...
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