DOI: https://doi.org/10.47738/jads.v5i3.297
تاريخ النشر: 2024-09-01
المؤلف: Qusai Y. Shambour
الموضوع الرئيسي: إدارة المعلومات الشخصية وسلوك المستخدم
نظرة عامة
أدى انتشار المعلومات الصحية عبر الإنترنت إلى خلق تحديات لكل من المستخدمين ومقدمي الرعاية الصحية بسبب الحجم الهائل وتعقيد البيانات المتاحة. تستدعي هذه الحالة تطوير أنظمة توصية متقدمة لتحسين اتخاذ القرار في الرعاية الصحية. تواجه الأنظمة الحالية قيودًا كبيرة بسبب ندرة البيانات، مما يقوض موثوقية التوصيات الشخصية للخدمات مثل التشخيصات والأدوية ومقدمي الرعاية الصحية. لمعالجة هذا التحدي، يقترح البحث نموذج تصفية تعاونية متعددة المعايير مدرك للثقة يدمج تقييمات متعددة المعايير وعلاقات الثقة بين المستخدمين والعناصر. يهدف هذا النموذج إلى تعزيز دقة التوصيات وتغطيتها، مما يسهل اتخاذ قرارات صحية أكثر اطلاعًا تتناسب مع الاحتياجات الفردية.
تظهر التقييمات التجريبية على مجموعتين من بيانات التقييم متعددة المعايير في الرعاية الصحية فعالية النموذج المقترح مقارنة بالطرق الأساسية الحالية. بشكل محدد، على مجموعة بيانات RateMDs، حقق النموذج تحسينًا بنسبة 24% في متوسط الخطأ المطلق (MAE) وتحسينًا بنسبة 19% في جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE). بالنسبة لمجموعة بيانات WebMD، كانت التحسينات 6% لـ MAE و2% لـ RMSE. في السيناريوهات التي تتميز ببيانات نادرة، أظهر النموذج أيضًا زيادة بنسبة 18% في متوسط MAE وتحسينًا بنسبة 6% في التغطية مقارنة بالأساليب الأساسية. تؤكد هذه النتائج على إمكانية النموذج المقترح في تعزيز خدمات التوصية بشكل كبير في مجال الرعاية الصحية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التحدي الملح المتمثل في overload المعلومات في صناعة الرعاية الصحية، مما يستدعي تطوير خدمات رعاية صحية مخصصة لمساعدة اتخاذ القرار لكل من المرضى والمهنيين الطبيين. ظهرت أنظمة التوصية الصحية (HRS) كحل قابل للتطبيق، مصممة لتقديم اقتراحات مخصصة للأدوية والعلاجات وخيارات نمط الحياة بناءً على ملفات تعريف المستخدمين الفردية والتفضيلات التاريخية. ومع ذلك، فإن عقبة كبيرة في إنشاء أنظمة HRS فعالة هي ندرة البيانات، التي تحدث عندما يتفاعل المستخدمون بشكل نادر مع عناصر صحية معينة، مما يعقد توقع تفضيلاتهم.
لمعالجة هذه المشكلة، يقترح البحث نموذج تصفية تعاونية متعددة المعايير مدرك للثقة (TAMCCF) يدمج تقييمات متعددة المعايير وعلاقات الثقة بين المستخدمين. يهدف هذا النهج إلى تعزيز دقة وملاءمة التوصيات من خلال الاستفادة من بيانات إضافية تتجاوز تقييمات المستخدمين التقليدية. كما تشير المقدمة إلى التقدم في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة الذي حسن أنظمة HRS، مثل نماذج التعلم العميق وتقنيات استخراج الآراء. تشير التقييمات باستخدام مجموعات بيانات الرعاية الصحية الواقعية إلى أن نموذج TAMCCF يتفوق على الطرق المرجعية الحالية في دقة التنبؤ والتغطية، مما يمكّن المرضى من اتخاذ قرارات صحية مستنيرة تتماشى مع احتياجاتهم الفريدة وظروفهم الصحية.
الطرق
في هذا القسم، يصف المؤلفون إعداد التجربة وطرق التقييم المستخدمة لتقييم النموذج المقترح. استخدموا مجموعتين من بيانات التقييم متعددة المعايير (MC) من قطاع الرعاية الصحية: مجموعة بيانات RateMDs، التي تتضمن 31,180 تقييمًا من 3,464 مريضًا لـ 3,118 طبيبًا، ومجموعة بيانات WebMD، التي تتكون من 32,054 تقييمًا من 2,136 مريضًا لـ 845 دواءً. تتميز مجموعة بيانات RateMDs بتقييمات عبر أربعة معايير – الالتزام بالمواعيد، والموظفين، والمعرفة، والمساعدة – بينما تقيم مجموعة بيانات WebMD الأدوية بناءً على الفعالية وسهولة الاستخدام والرضا. من المهم أن كلا المجموعتين من البيانات كانت نظيفة، دون قيم مفقودة أو تناقضات، مما يلغي الحاجة إلى المعالجة المسبقة.
ثم يحدد المؤلفون النتائج التجريبية، والتي تتضمن تحليلًا مقارنًا مفصلًا لأداء النموذج المقترح مقابل الطرق المرجعية. يركز هذا التحليل على مقياسين رئيسيين: دقة التنبؤ والتغطية، مما يوفر رؤى حول فعالية النموذج في سياق تقييمات الرعاية الصحية.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التقدم في أنظمة توصية الصحة، مع التركيز بشكل خاص على دمج تقنيات تعلم الآلة وتقنيات التصفية الهجينة لمعالجة التحديات التي تطرحها الكمية الهائلة من المعلومات الطبية عبر الإنترنت. تشمل المساهمات البارزة تطوير نماذج التعلم العميق مع آليات الانتباه لأنظمة توصية الأطباء، مثل الشبكة الهرمية المقترحة من قبل Nie وآخرون [13]، التي حققت معدل نجاح قدره 79.7%. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت أساليب التصفية الهجينة التي تجمع بين التصفية التعاونية والمحتوى وعدًا، حيث حقق Sofia وآخرون [21] دقة بنسبة 91% في تطبيقات الطب عن بُعد. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوات كبيرة، خاصة في دمج توصيات الأطباء والأدوية في نماذج موحدة، واعتبار عوامل الثقة، وتطوير أنظمة توصية متعددة المعايير مصممة للسياقات الصحية.
لمعالجة هذه الفجوات، يقدم البحث نموذج TAMCCF، الذي يتكون من ثلاثة مكونات رئيسية: تصفية تعاونية متعددة المعايير مدركة للثقة تعتمد على المستخدم، وتصنيف تعاوني متعدد المعايير مدرك للثقة يعتمد على العناصر، ومكون توقع هجيني. يستفيد هذا النموذج من علاقات الثقة بين المستخدمين والعناصر، جنبًا إلى جنب مع تقييمات متعددة المعايير، لتعزيز دقة التوصيات. تظهر تقييمات الأداء أن TAMCCF يتفوق على الطرق المرجعية (MC-TCF وMCUITeCF) من حيث متوسط الخطأ المطلق (MAE) وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) عبر مجموعات بيانات مختلفة، بما في ذلك تلك التي تحتوي على مستويات مختلفة من الندرة. تشير النتائج إلى أن TAMCCF يستخدم بفعالية علاقات الثقة وتقييمات متعددة المعايير لتقديم توصيات شخصية، مما يحسن رضا المستخدم واتخاذ القرار في سياقات الرعاية الصحية.
DOI: https://doi.org/10.47738/jads.v5i3.297
Publication Date: 2024-09-01
Author(s): Qusai Y. Shambour
Primary Topic: Personal Information Management and User Behavior
Overview
The proliferation of online health information has created challenges for both users and healthcare providers due to the overwhelming volume and complexity of available data. This situation necessitates the development of advanced recommendation systems to improve decision-making in healthcare. Current systems face significant limitations due to data sparsity, which undermines the reliability of personalized recommendations for services such as diagnoses, medications, and healthcare providers. To address this challenge, the paper proposes a Trust-aware Multi-Criteria Collaborative Filtering model that incorporates multi-criteria ratings and user-item trust relationships. This model aims to enhance the precision and coverage of recommendations, thereby facilitating more informed healthcare decisions tailored to individual needs.
Empirical evaluations on two healthcare multicriteria rating datasets demonstrate the proposed model’s effectiveness compared to existing baseline methods. Specifically, on the RateMDs dataset, the model achieved a 24% improvement in Mean Absolute Error (MAE) and a 19% improvement in Root Mean Square Error (RMSE). For the WebMD dataset, enhancements were 6% for MAE and 2% for RMSE. In scenarios characterized by sparse data, the model also showed an 18% increase in average MAE and a 6% improvement in coverage relative to baseline approaches. These findings underscore the potential of the proposed model to significantly enhance recommendation services in the healthcare domain.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the pressing challenge of information overload in the healthcare industry, necessitating the development of personalized healthcare services to aid decision-making for both patients and medical professionals. Health recommender systems (HRS) have emerged as a viable solution, designed to provide tailored suggestions for medications, treatments, and lifestyle choices based on individual user profiles and historical preferences. However, a significant obstacle in creating effective HRS is data sparsity, which occurs when users infrequently interact with specific health-related items, complicating the prediction of their preferences.
To address this issue, the paper proposes a novel trust-aware multi-criteria collaborative filtering (TAMCCF) model that integrates multi-criteria ratings and trust relationships among users. This approach aims to enhance the accuracy and relevance of recommendations by leveraging additional data beyond traditional user-item ratings. The introduction also notes advancements in artificial intelligence and machine learning that have improved HRS, such as deep learning models and opinion-mining techniques. Evaluations using real-world healthcare datasets indicate that the TAMCCF model outperforms existing benchmark methods in prediction accuracy and coverage, thereby empowering patients to make informed healthcare decisions aligned with their unique needs and health conditions.
Methods
In this section, the authors describe the experimental setup and evaluation methods used to assess their proposed model. They utilized two multi-criteria (MC) rating datasets from the healthcare sector: the RateMDs dataset, which includes 31,180 ratings from 3,464 patients for 3,118 doctors, and the WebMD dataset, comprising 32,054 ratings from 2,136 patients for 845 medications. The RateMDs dataset features ratings across four criteria—punctuality, staff, knowledge, and helpfulness—while the WebMD dataset evaluates medications based on effectiveness, ease of use, and satisfaction. Importantly, both datasets were noted to be clean, with no missing values or inconsistencies, eliminating the need for preprocessing.
The authors then outline the experimental results, which include a detailed comparative analysis of the proposed model’s performance against benchmark methods. This analysis focuses on two key metrics: prediction accuracy and coverage, providing insights into the effectiveness of the model in the context of healthcare ratings.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the advancements in health recommendation systems, particularly focusing on the integration of machine learning and hybrid filtering techniques to address the challenges posed by the vast amount of online medical information. Notable contributions include the development of deep learning models with attention mechanisms for doctor recommendation systems, such as the hierarchical attention network proposed by Nie et al. [13], which achieved a hit rate of 79.7%. Additionally, hybrid filtering approaches that combine collaborative and content-based filtering have shown promise, with Sofia et al. [21] achieving 91% accuracy in telemedicine applications. However, significant gaps remain, particularly in the integration of doctor and drug recommendations into unified models, the consideration of trust factors, and the development of multi-criteria recommender systems tailored for health contexts.
To address these gaps, the study introduces the TAMCCF model, which comprises three main components: user-based trust-aware multi-criteria collaborative filtering, item-based trust-aware multi-criteria collaborative filtering, and a hybrid prediction component. This model leverages trust relationships among users and items, along with multi-criteria ratings, to enhance recommendation accuracy. The performance evaluation demonstrates that TAMCCF outperforms benchmark methods (MC-TCF and MCUITeCF) in terms of mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) across various datasets, including those with different levels of sparsity. The results indicate that TAMCCF effectively utilizes trust relationships and multi-criteria ratings to provide personalized recommendations, thereby improving user satisfaction and decision-making in healthcare contexts.