面向心理测量数据的可解释推荐模型及其在老年学初级保健中的应用

要使推荐系统在医疗保健环境中发挥作用，必须克服若干挑战。原因多种多样：缺乏公开可用的临床数据，用户可能难以理解提出推荐的原因，遵循该推荐可能涉及的风险，以及对其有效性的不确定。在本工作中，我们通过一个推荐模型来应对这些挑战，该模型利用心理测量数据的结构来提供忠实于模型且可被护理专业人员解释的视觉解释。我们聚焦于一个细分的医疗保健领域——老年学初级保健，以表明所提出的推荐模型能够协助主治专业人员制定个性化护理方案。我们报告了所提出模型在巴西研究合作伙伴收集的医疗保健数据集上的比较离线性能评估结果，以及评估该模型生成的视觉解释的可解释性的用户研究结果。结果表明，所提出的模型能够推进推荐系统在这一医疗保健领域的应用，随着人口结构变化日益显著，该领域在需求、机遇和信息技术需求方面预计都将增长。