疾病预测系统

写这篇文章原本目的是为了入门实战推荐系统。

现在，我想把这次思考的过程记录下来。

背景

我的母亲同时患有几种疾病，三甲医院最高级别的医生主治，做全了各种检查，但是不能说清根因，因此更不能确定可以治愈。

因此，我希望通过数据挖掘，构建一个预测系统，从而能够找到答案。

分析

我希望有一个预测系统能够通过 检查指标、症状、个人基本信息、生活习惯、季节地域等方面的信息对病人的疾病进行预测。

最开始，我是通过医生给出的病情说明到百度百科进行查询，找出这几种疾病发生的可能原因Reasons，并分析这几种疾病可能造成的影响Effects。

通过分析Reasons 和 Effects 集合的关联关系，发现只有1种合理的解释（长期吃药治疗 疾病1  ；药物引起 疾病2；疾病2 功能不正常引起 疾病3)

因此，猜测是这样，但是却无法肯定是这样。因此，我需要想想根本原因，再看看怎么解决。

人是怎么学习的

这一点是根本，是为什么医生找不到病因的根本原因。

根据西方哲学史的内容，主要可以分为两个流派。

一个是以培根禾洛克为首的经验论；一个是以托马斯阿奎那，笛卡尔，柏拉图，斯宾诺莎为首的唯理论。

我认同经验论，经验论者认为是我们的感官不断受到外来信息的刺激，久而久之我们具备了归纳进而整理这些信息的能力，

能够发现事物的共性和差异，以及它们造成的影响。

医学知识是怎么诞生的

正是因为归纳进而整理信息，发现事务的共性和差异，才产生了学科知识，也就是我们这里讨论的医学知识。

医学知识是一个结论性的产物，是由多个相似案例归纳整理而得来。

但他不能还原所有得出这个结论的案例的原型细节，也不能说明到底有多少反例，因为实在太多了，以前靠人脑没法记住。

因此医学知识只是一个概率性的结论，它忽略了除了他关注的因素以外的所有因素。

医生是怎么看病的

医生，按照所学的医学知识。

1. 根据病人的病情，搜集各种指标、检测报告

2. 预测病情，对症下药

3. 根据复诊情况，可能会采取进一步的治疗

医生解决不了的问题

由于医学知识只是一个概率性的结论。我们假定按照医生的治疗方案，治愈概率为A，未治愈概率为B，其中A+B = 1。

因此，当发生在B部分时，医生由于没有更多的医学知识，无法找到根因，并解决问题。

这时，要解决这个问题，只有2种办法，

第一，新的医学知识能够准确的给出怎么解决这个问题

第二，从大量的病例当中，找到足够的类似的案例，能够说明这种问题的 top N的可能性及治疗手段。

其实这两点都是想提升医学认知的程度。

疾病预测系统的目标

第一，成为最专业的专科医生

第二，成为最专业的医疗数据专家，分析专家。能够准确定位各种疑难杂症，同时又能够谦虚的学习。