医疗诊断推荐系统综述
- 引言
近年来，越来越多的计算机技术运用到临床医学领域，其中医疗诊断是临床医学中最重要的过程之一。然而随着计算机和互联网技术的迅速发展，大量的信息不断涌向互联网中，而在网上信息量爆炸增长的同时，用户搜索相关信息时，无法有效获取最符合自己需求的结果，即信息超载问题愈来愈严重。
目前解决信息超载问题的一个流行方法是个性化推荐系统，所谓个性化推荐系统，就是根据用户的需求、兴趣等，将用户感兴趣的内容推荐给用户。个性化推荐系统目前已广泛应用于多个领域，通过推荐系统来帮助医生进行医学诊断不失为一个好办法。
- 医疗诊断定义
医疗诊断能够从病人某些特定的症状中判断出其所患的疾病，一直是临床医学的重要过程之一。Son等人[14]给出了医疗诊断在数学上的定义。
给出三个集合：P={P1，hellip;，Pn }，S={S1，hellip;，Sm }和D={D1，hellip;，Dk }分别表示患者、症状和疾病。n, m, kisin;N 三值分别为患者数、症状数和疾病数。患者与症状的关系用特征集RPS表示，RPS={RPS (Pi, Sj) | forall;i=1,hellip;,n; forall; j=1,hellip;,m;}，其中RPS (Pi, Sj)表示患者Pi患症状Si的程度，由数值或(直觉)模糊值表示。同理，症状与疾病之间的关系表示为RSD，RSD={RSD (Si, Dj)|forall;i=1,hellip;,m; forall; j=1,hellip;,k;}其中RSD (Si, Dj)反映了症状Si导至发生疾病Dj的可能性。医学诊断的目的是确定患者与疾病之间的关系，这个关系用RPD描述，RPD={RPD (Pi, Dj) | forall;i=1,hellip;,n; forall; j=1,hellip;,k;}, 其中RPD (Pi, Dj)值为0或1，表示患者Pi是否患有疾病Dj。因此，医学诊断问题可以用蕴含{RPS，RSD}→RPD来表示。
- 推荐系统概述
推荐系统包含3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块和推荐算法模块，其中推荐算法是核心部分。在推荐系统中，通过将用户模块中的特征信息和推荐项目模块中的特征信息相匹配，使用相应推荐算法进行计算，最终找到用户可能感兴趣的推荐对象并推荐给用户[3]。
用户建模是建立可以表示用户兴趣的模型。该模型通常是通过获取用户偏好来计算的。用户模型需要能够识别和分类用户，以便更好地实现用户所需的功能。医疗诊断推荐系统中的用户模型特定为患者模型。模型的输入信息需要包括患者的基本属性，症状的描述信息和医学检验信息等。当前，用户模型的常用建模方法是遗传算法和基于机器学习的方法。
推荐对象建模是为用户推荐的对象建模。由于推荐系统推荐的对象可能涉及各个领域，因此推荐对象的描述非常重要。对于医学诊断推荐系统，主要推荐目标是患者可能患有的疾病。此外，它还可以扩展到多个推荐目标，包括药物，治疗计划和医生。对于不同类型的对象，它们的特征描述也不同，并且不可能统一描述每个推荐对象，并且需要针对每种类型对其进行自定义。目前，推荐对象的常用建模方法有两种：基于分类的分析方法和基于内容的分析方法。前者根据推荐对象的特征将推荐对象分类为不同类别，而后者则使用对象的关键信息来表示对象。
推荐算法是推荐系统的核心部分。有很多流行的推荐算法，其中使用最广泛的是基于内容的推荐和协作过滤推荐。
基于内容的推荐首先提取用户的喜好和推荐对象的特征，然后根据用户的历史评价信息，找出与其喜好相似的对象来进行推荐。这种方法的推荐结果更直观，可以使用内容特性解释，不会出现数据稀疏问题。但其缺乏多样性，推荐效果不稳定。
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