基于藥物推薦改進(jìn)算法HIC-MedRank

　　伴隨著醫(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫的快速增長(zhǎng)，缺乏經(jīng)驗(yàn)的初級(jí)醫(yī)師在為患者開處方時(shí)難以閱讀大量的醫(yī)療文獻(xiàn)來獲得科學(xué)的決策輔助。2013年提出的MedRank算法從Medline數(shù)據(jù)庫中提取醫(yī)學(xué)信息異構(gòu)星型網(wǎng)絡(luò)，基于“有療效的藥物是由好的文章提及的，好的文章是由優(yōu)秀的作者寫的并刊登在高水平的期刊上”的假設(shè)，旨在為各類疾病的患者推薦最具有療效的藥物。該算法仍然存在幾個(gè)問題：1）模型輸入的疾病不是獨(dú)立的疾??；2）推薦的結(jié)果不是具體的藥物；3）沒有考慮文章的發(fā)表時(shí)間等其他因素；4）沒有定義判定作者、期刊、文章是“好的”的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)以上問題進(jìn)行了研究并提出HIC-MedRank算法，該算法納入作者的H指數(shù)、期刊的影V向因子、文章的引用數(shù)作為評(píng)判作者、期刊、文章是否優(yōu)秀的指標(biāo)，并綜合考慮文章的發(fā)表時(shí)間、支持機(jī)構(gòu)、發(fā)表類型等因素，為高血壓合并慢性腎臟?。–KD）患者推薦最佳的降壓藥物。在Medline數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示HIC-MedRank推薦的藥物比MedRank算法推薦的藥物更為精準(zhǔn)，與主治醫(yī)師投票選擇的藥物較為一致，與美國(guó)成人高血壓治療指南（JNC）推薦的藥物一致性達(dá)到80%。
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