随着现代社会的快速发展和生活质量的不断提高，人们对健康问题也越来越重视。近年来，由于推荐系统在提供推荐、建议、辅助决策等方面的巨大优势，其在健康保健领域的应用也得到了业界广泛的关注，逐渐变成了一个炙手可热话题。

欧洲科学院院士、IEEE Fellow、英国布鲁奈尔大学王子栋教授等在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2021年第4期发表的综述“An Overview of Recommendation Techniques and their Applications in Healthcare”中，介绍了几种常见的推荐技术，包括基于内容，基于协同过滤和混合的方法。之后，针对健康推荐系统中最常见的五种应用场景：“饮食推荐、“生活方式推荐”、“训练计划推荐”、“医生和患者辅助决策”和“疾病相关预测”，讨论并总结了近年来发表的代表性研究成果，同时对未来相关研究中可能面临的挑战进行了详细的阐述。

作为一种信息过滤工具，推荐系统可以高效地处理信息过载问题。随着网络信息的爆炸性增长，使人们在获取高质量、有价值的信息变得越来越困难。推荐系统凭借其优势，已经在电商、新闻、电影、音乐等领域广泛地被使用。

图1 现实中不同推荐系统的应用

图2 不同种类的推荐算法

随着社会发展和生活水平提高，人们对于健康的重视程度不断提升，越来越多的人迫切的希望获得健康的生活状态和保持身体的健康。一方面，身心健康有助于长寿，另一方面，健康在很大程度上决定了生活的质量和事业的成功。

非传染性疾病是当前危害人类健康的最主要杀手之一。很多常见的非传染性疾病，包括心血管病、癌症、慢性呼吸道疾病、糖尿病等，占据超过全世界总死亡人数的60%。这些疾病主要是由于职业和环境因素以及不良生活与行为方式引起的，通常是可以被预防的，并且可以通过行为改变有效地改善目前的状况。

在饮食上，人们越来越追求绿色健康食品。在身体上，各种健康检查也频繁了起来。平时，人们也更加注重身体锻炼。然而，由于忙碌的工作，从小养成的坏习惯，健康知识的匮乏，繁杂的信息等原因，导致人们无法保持健康的生活状态并且可能会时常做出错误的决定影响自己的身心健康。通常来说，虽然人们对健康的生活方式看法略有不同，但人们都同意乐观的心情，健康的饮食，定期的运动等是保持健康的关键。

然而一些不可避免的问题包括：1）如何保持乐观的心情；2）如何制定健康的食谱；和3）每周需要完成多少的运动量。显而易见地，健康的需求和标准对于不同的年龄、性别、身体状况都是不一样的。因此，一个巨大挑战在于如何科学的提供个性化建议以满足人们的需求以帮助他们保持、提升和改善健康状况。

近些年来，健康推荐系统已经成为推荐系统社区里的热门话题。由于推荐系统独有的优势和这几十年快速的发展，专家们一致相信推荐系统可以为医疗保健领域提供有价值且准确的建议以保证包括且不限制于疾病严重程度评估、疾病诊疗、健康管理和改善、行为改变在内的众多方面。然而与此同时，推荐系统在医疗保健领域的应用也给推荐系统社区带来了前所未有的巨大挑战，比如如何保证评估的准确度、诊疗的可靠性、满意度、推荐的多样性等。

随着健康推荐系统的近年来的发展和深入探索，新的应用场景和待解决的关键问题层出不穷，为推荐系统社区带来挑战的同时也带来了需要新的机遇。这篇文章的目的在于探讨最先进的一些推荐技术以及这些技术在不同健康保健领域的应用。回顾现有的健康保健领域关于推荐系统的文献，下面5类问题是最多被研究的，它们是：饮食推荐、生活方式推荐、运动训练推荐、医生/患者的决策辅助、疾病相关的预测。

图3 基于内容的方法

图4 基于用户的协同过滤

图5 基于产品的协同过滤

本文总结了目前常见的推荐技术，分别介绍了这些技术中常见的一些模型和变种，并讨论了不同推荐技术之间的优缺点，同时一些经典的度量方法也在文中涉及与探讨。之后，对于推荐技术在健康保健领域的应用作者从5个应用场景进行了详细的展示。并且根据当前研究现状，展望了未来的发展和讨论了关键挑战。

Wenbin Yue, Zidong Wang, Jieyu Zhang and Xiaohui Liu, "An Overview of Recommendation Techniques and Their Applications in Healthcare," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 8, no. 4, pp. 701-717, Apr. 2021. 

王子栋，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，英国伦敦布鲁奈尔大学终身教授。多年来从事控制理论、机器学习及生物信息学方面的研究，现任或曾任十二种国际刊物的主编、副编辑或编委，包括International Journal of Systems Science主编及Neurocomputing主编。曾任东华大学长江学者讲座教授及清华大学国家级专家。

岳文斌，博士，毕业于英国布鲁奈尔大学，主要研究方向为推荐系统，机器学习，大数据分析。

张洁宇，英国布鲁奈尔大学博士研究生，主要研究方向为深度学习，推荐系统，和多目标优化。

刘小惠，英国布鲁奈尔大学工程设计与物理科学学院终身教授，领导智能数据分析团队从事跨学科研究，涉及人工智能、数据挖掘、统计计算以及在生物、工程和医学方面的应用。刘教授现为四种计算机期刊的编委，并多次受邀在生物信息学、数据挖掘和统计会议上发表演讲。