关键词：慢性乙型肝炎用药推荐系统 多标记分类 算法 java语言 患者满意度 

摘要：目的:设计一个慢性乙型肝炎用药推荐系统,对该类住院患者的临床用药进行预测,解决医生主观用药和不规范用药等问题。方法:运用机器学习中的改进惰性多标记分类(multi-label k-nearest neighbor,ML-KNN)算法,对从医院信息系统数据库中抽取的多标记数据集进行训练,并利用Java的相关框架技术在My Eclipse9.0开发平台上设计和实现该慢性乙型肝炎的用药推荐系统。结果:该用药推荐系统能够很好地预测慢性乙型肝炎住院患者的临床用药,提升了住院患者的满意度。结论:基于改进ML-KNN算法的慢性乙型肝炎用药推荐系统对慢性乙型肝炎住院患者的临床用药具有一定的参考意义和实用价值,值得推广使用。

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