医疗保健领域的推荐系统可以通过为患者和临床医生提供个性化的、数据驱动的建议来加强决策。 这些系统分析患者数据、医学研究和治疗结果中的模式，以生成相关的建议。 与通用推荐器不同，医疗保健应用程序优先考虑准确性和安全性，通常集成特定领域的指南，以确保建议符合最佳医疗实践。 开发人员可以使用协同过滤、基于内容的过滤或混合方法构建这些系统，以处理结构化数据（例如，电子健康记录）和非结构化数据（例如，临床笔记）。
一个关键应用是个性化治疗计划。 例如，推荐系统可以分析患者的病史、实验室结果和基因数据，以推荐对类似患者成功率最高的疗法。 糖尿病管理系统可能会通过将患者的血糖趋势、饮食和活动水平与来自数千名其他患者的汇总数据进行比较，来推荐胰岛素剂量。 临床医生还可以根据患者当前的处方收到有关潜在药物相互作用或禁忌症的警报。 开发人员需要设计这些系统来处理嘈杂或不完整的数据，同时保持可解释性——例如，使用决策树或基于规则的模型来解释为什么建议特定的治疗方法。
另一个用例是预防保健和风险预测。 推荐系统可以通过分析人口统计数据、生命体征和生活方式因素来识别患有心脏病或糖尿病等疾病的高风险患者。 例如，一个系统可能会标记血压升高的患者，并推荐有针对性的生活方式改变或筛查。 可穿戴设备数据（例如，心率、睡眠模式）可以输入到用于调整锻炼程序或药物的实时建议中。 开发人员必须解决数据隐私（例如，匿名化患者数据）和模型漂移（例如，随着医学指南的发展而重新训练模型）等挑战。 联邦学习等技术可以使医院协作训练模型，而无需共享原始患者数据，从而提高泛化能力，同时保持符合 HIPAA 等法规。