智慧医疗资讯个性化服务平台医学感知

本文旨在研究一款智慧医疗资讯个性化服务平台——医学感知。传统的医疗资讯平台并不具备人工智能的相关算法帮助医生或者病人更准确、高效地获取医疗建议。本平台融合了三种不同的自然语言处理技术TF-IDF、Word2Vec、BERT等机器学习算法，通过实验比较出三者对于医疗信息匹配的不同特点从而为用户打造一个更加智能、更具人性化的医疗资讯服务平台。该平台基于Python语言及Django框架和MySQL数据库进行搭建，通过Requests和Beautiful Soup库实现对医疗数据的采集。

近年来， 随着人工智能技术的不断发展， 机器学习和深度学习算法在医疗领域的应用[1] [2]日益广泛， 它们被用于医学图像和信号处理、计算机辅助检测与诊断、临床决策支持、医疗信息挖掘和检索等多个方面。通过结合自然语言处理技术可以提供精准的医疗资讯[3]，能够帮助医疗从业者和患者更准确、高效地获取医疗建议。

在过去的几年中，文本表示学习方法在自然语言处理领域取得了巨大的进展。其中，词频–逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)词频统计[4]、单词映射向量[5] (word to vector, Word2Vec)和双向编码器转换器[6] (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)是三种经典的文本表示学习方法，它们在文本相似度计算和语义理解方面表现出色。

本文旨在通过研究TF-IDF 词频统计、Word2Vec 和BERT 算法，比较它们在医疗方案推荐中的应用效果。通过分析和对比这三种方法在文本表示和相似度计算方面的性能，旨在为医疗资讯平台提供更准确和个性化的解决方案。同时，将结合了这三种算法的智慧医疗资讯平台和传统的医疗资讯平台的资讯结果作比较，从而为医生和患者打造出更好的医疗体验和服务。

2. 相关工作 2.1. 系统介绍 医疗方案推荐系统，旨在帮助医疗从业者和患者更准确、高效地获取医疗建议。采用了三种不同的算法进行实验和比较，包括TF-IDF 词频统计分析、Word2Vec 和Bert。这些算法在文本表示和相似度计算方面表现出色，可以为医疗决策支持系统提供更可靠的技术支持。使用Django 框架搭建了一个测试页面，以便进行算法性能测试和用户反馈收集。核心算法使用了NPL 技术，基于Python 语言及Django 框架和MySQL 数据库搭建。

我们还使用Requests 和BeautifulSoup 库对39 健康网的病例信息进行爬取， 以获得更准确的数据。通过本系统，患者可以更轻松地获取到符合其需求的准确医疗方案，从而提高医疗服务的质量和效率。同时，医疗从业者也可以更快速地制定出符合患者需求的医疗方案，提高工作效率和医疗质量。我们将继续优化和完善这个系统，为医疗领域的发展做出贡献。

2.2. TF-IDF 词频统计分析 TF-IDF 是一种常用于信息检索与文本挖掘的统计算法， 用于衡量一个词对于一个文档集合的重要程度。TF (Term Frequency, TF)指的是一个词在文档中出现的频率，可以简单地计算为该词在文档中出现的次数除以文档的总词数，即词频，衡量了一个词在文档中的相对重要程度，认为在文档中频繁出现的词更为重要。

IDF (Inverse Document Frequency, IDF)指的是一个词在整个文档集合中的稀有程度即逆文档频率，它通过计算文档集合中包含该词的文档数，并将总文档数除以该值取对数，然后取倒数得到。IDF