Альтернативный метод наименьших квадратов (ALS) — это популярный алгоритм, используемый в совместной фильтрации для рекомендательных систем. В сфере здравоохранения ALS может применяться для рекомендации персонализированных вариантов лечения для пациентов на основе их истории болезни и аналогичных случаев пациентов.

Алгоритм ALS работает путем итеративного чередования фиксации одной матрицы и решения для другой, отсюда и название «чередующийся метод наименьших квадратов». В контексте рекомендательной системы двумя матрицами обычно являются матрица пользователь-элемент и матрица элемента-функция. Матрица элементов пользователя содержит информацию о взаимодействиях между пользователями и элементами, например рейтинги или предпочтения пользователя для определенного элемента. Матрица элементов и характеристик содержит информацию об атрибутах или характеристиках элементов, таких как жанр или дата выпуска фильма.

Одним из основных преимуществ использования ALS в системе рекомендаций в области здравоохранения является то, что она может обрабатывать большие разреженные наборы данных, что очень распространено в отрасли здравоохранения. Это связано с тем, что ALS использует аппроксимацию низкого ранга матрицы пользователь-элемент, что позволяет ему обрабатывать недостающие данные и делать прогнозы для ненаблюдаемых взаимодействий. В сфере здравоохранения это означает, что алгоритм может давать рекомендации по вариантам лечения, даже если у пациента ограниченный анамнез или если определенные варианты ранее не рассматривались для аналогичного пациента.

Еще одно преимущество использования ALS в здравоохранении заключается в том, что он может включать дополнительную информацию о пользователях и элементах, например демографические данные или состояние здоровья, с помощью матрицы элементов и характеристик. Это позволяет давать более персонализированные рекомендации, учитывающие индивидуальные потребности и особенности пациента.

Одним из примеров применения БАС в здравоохранении является рекомендация клинических испытаний для пациентов с определенными заболеваниями. Матрица элементов-пользователей будет содержать информацию о пациентах и ​​клинических испытаниях, а матрица элементов-характеристик будет содержать информацию о критериях приемлемости и результатах испытаний. Включая эту дополнительную информацию, алгоритм ALS может рекомендовать клинические испытания, которые с большей вероятностью будут успешными для конкретного пациента, исходя из его истории болезни и характеристик. Это объясняется в этой статье.

Также стоит отметить, что, хотя алгоритм ALS достаточно мощный, он не панацея и подходит не для всех проблем с рекомендациями. Перед внедрением важно оценить эффективность алгоритма и сравнить его с другими методами, а также учесть конкретные требования системы здравоохранения и целевой аудитории.

В целом, алгоритм ALS является многообещающим подходом для рекомендательных систем в сфере здравоохранения. Его способность обрабатывать разреженные данные и включать дополнительную информацию делает его подходящим для персонализированных рекомендаций по лечению и сопоставления с клиническими испытаниями. Однако важно оценить его производительность и пригодность для конкретного приложения, прежде чем внедрять его в медицинских учреждениях.

Предварительный просмотр данных

Пример набора данных для системы рекомендаций на основе ALS в здравоохранении может выглядеть следующим образом:

Матрица пользовательских элементов

Матрица пользовательских элементов представляет взаимодействие между пациентами и клиническими испытаниями. В этом примере значение 1 указывает на то, что пациент участвовал в клиническом испытании, а значение 0 указывает на то, что он не участвовал.

Матрица характеристик товара

Матрица элементов-функций содержит дополнительную информацию о клинических испытаниях. В этом примере представлены критерии приемлемости и результаты каждого испытания.

Используя алгоритм ALS, система может давать пациентам рекомендации по клиническим испытаниям на основе их прошлого участия, а также критериев приемлемости и результатов испытаний. Например, алгоритм может рекомендовать клиническое испытание А пациенту 1, который участвовал в клинических испытаниях А и С, оба из которых имеют успешный результат.

Стоит отметить, что это простой пример, и в реальных случаях набор данных будет намного больше и будет содержать гораздо больше переменных, клинических испытаний и пациентов.

Пакеты

Некоторые популярные пакеты со встроенным ALS включают:

implicit: это быстрая библиотека Python для неявной факторизации матриц. Он включает реализацию алгоритма ALS и имеет встроенную поддержку обработки разреженных данных и включения дополнительной информации о пользователях и элементах. Его можно установить через pip: pip install implicit

сюрприз: это библиотека Python для создания и анализа рекомендательных систем. Он включает реализацию алгоритма ALS и множество других встроенных алгоритмов. Его можно установить через pip: pip install удивление

lightfm: это библиотека Python для рекомендательных систем со встроенной поддержкой алгоритма ALS и других методов матричной факторизации. Его можно установить через pip: pip install lightfm

Стоит отметить, что в зависимости от конкретных требований вашего проекта и размера вашего набора данных вам может потребоваться оценить производительность алгоритма ALS с использованием различных пакетов и конфигураций, чтобы найти лучшее решение.

Реализация в Pyspark

from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.sql import SparkSession
# Create a SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName("ALS Example").getOrCreate()
# Create a DataFrame for the User-Item matrix
data = [(0, 0, 1), (0, 3, 1), (1, 2, 1), (1, 3, 1), (2, 0, 1), 
(2, 1, 1), (3, 1, 1), (3, 2, 1)]
df = spark.createDataFrame(data, ["user", "item", "rating"])
# Define the ALS model
als = ALS(maxIter=20, regParam=0.1, userCol="user", itemCol="item",
 ratingCol="rating", rank=2)
# Fit the ALS model to the data
model = als.fit(df)
# Make recommendations for a specific user
user_index = 0
user_predictions = model.recommendForAllUsers(1).where(col("user") == user_index).select("recommendations").collect()[0][0]
# Print the recommendations
print("Recommendations for user", user_index)
for rec in user_predictions:
print("Clinical Trial", rec.item, ":", rec.rating)

Этот код использует библиотеку PySpark для реализации алгоритма ALS для системы рекомендаций. Сначала он создает SparkSession, который является отправной точкой для использования функций Spark. Затем он создает DataFrame для матрицы User-Item, используя метод createDataFrame SparkSession, и определяет модель ALS, используя класс ALS из модуля pyspark.ml.recommendation. Код определяет количество итераций, параметр регуляризации и ранг модели.

Затем он подгоняет модель ALS к данным, используя метод подгонки, и дает рекомендации для конкретного пользователя, используя метод моделиrecommendForAllUsers. Затем код печатает рекомендации в виде клинических испытаний и оценок.

Важно отметить, что для запуска этого кода в вашей системе должны быть установлены и настроены Spark и PySpark. Кроме того, образцы данных довольно малы, а в реальных приложениях данные будут намного больше и распределены по нескольким узлам, поэтому в игру может вступить мощь pyspark.

Оценка модели

Существует несколько способов оценки эффективности рекомендательной системы на основе ALS, в том числе следующие:

Средняя абсолютная ошибка (MAE). Это мера разницы между прогнозируемыми и фактическими оценками. Меньшее значение MAE указывает на лучшее соответствие модели данным.

Среднеквадратическая ошибка (RMSE). Это мера разницы между прогнозируемыми и фактическими оценками, аналогичная MAE, но придающая больший вес большим ошибкам.

Точность и полнота. Точность и полнота часто используются для оценки рекомендательных систем. Они измеряют долю релевантных элементов среди рекомендуемых элементов и долю релевантных элементов, которые действительно рекомендуются, соответственно.

AUC-ROC: AUC-ROC (площадь под кривой рабочих характеристик приемника) — это показатель того, насколько хорошо модель может различать положительные и отрицательные случаи. В контексте рекомендательной системы это будет способность модели различать элементы, которые будут актуальны для пользователя, и элементы, которые не будут релевантны.

Показатель попаданий. Это отношение количества рекомендуемых элементов, которые потребляет пользователь, к общему количеству потребляемых элементов.

Эти показатели оценки можно рассчитать с помощью метода оценки класса ALS в PySpark или с помощью таких библиотек, как scikit-learn и numpy. Чтобы получить более полную оценку модели, рекомендуется использовать комбинацию этих показателей. Кроме того, важно отметить, что хорошо разделить набор данных на обучающий и тестовый наборы и оценить производительность на тестовом наборе.

Также стоит отметить, что выбор метрики оценки следует выбирать исходя из требований приложения и характеристик набора данных. Например, система здравоохранения может отдавать предпочтение точности, а не отзыву, чтобы свести к минимуму риск того, что пациентам будут назначены неподходящие варианты лечения.

from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
# Split the data into training and test sets
(training, test) = df.randomSplit([0.8, 0.2])
# Fit the model to the training data
model = als.fit(training)
# Generate predictions on the test data
predictions = model.transform(test)
# Evaluate the model using the RegressionEvaluator
evaluator = RegressionEvaluator(metricName="rmse", labelCol="rating", 
predictionCol="prediction")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
# Print the RMSE
print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = " + str(rmse))

Заключение

ALS (Alternating Least Squares) — широко используемый алгоритм совместной фильтрации для рекомендательных систем. В сфере здравоохранения ALS может применяться для рекомендации клинических испытаний пациентам, лекарств для врачей или других медицинских процедур для пациентов. Алгоритм может учитывать различные факторы, такие как история болезни пациента, предыдущая реакция на лечение и демографическая информация.

Важно отметить, что точность рекомендаций может варьироваться в зависимости от качества и количества данных, используемых для обучения модели. Кроме того, важно оценить модель с использованием тестового набора данных и соответствующих показателей оценки, таких как RMSE (среднеквадратичная ошибка) или MAE (средняя абсолютная ошибка), чтобы определить производительность модели. Кроме того, при развертывании модели в медицинских учреждениях может потребоваться учитывать другие факторы, такие как этика, конфиденциальность пациентов и информированное согласие.