机构名称：
¥ 1.0
该项目介绍了一个复杂的药物推荐系统，该系统利用机器学习的力量（ML）和自然语言处理（NLP）技术，以提供个性化和上下文意识到的药物建议。该系统整合来自不同来源的数据，包括药物特性，医疗状况和患者评论。初始阶段涉及全面的数据预处理，其中NLP用于情感分析以及从非结构性文本数据中提取有意义的见解。ML组件利用了混合模型，结合了协作过滤和基于内容的过滤，以确保准确和个性化的药物建议。用户界面设计为简单，使用户能够输入医疗信息和偏好。[1]可视化工具被合并，以提供有关推荐药物的详细信息，从而促进明智的决策。连续反馈循环可确保根据用户体验和现实世界反馈发展系统。
使用ML和NLP
主要关键词
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