摘要
随着互联网和医疗信息化的发展，患者在医疗决策过程中的参与度越来越高，患者评价成为反映药物疗效和安全性的重要信息来源。
传统的药物选择方法主要依赖于医生的经验和临床试验数据，难以全面考虑患者个体差异和实际用药体验。
因此，如何有效地利用患者评价信息，辅助患者进行药物选择，已成为医疗领域亟待解决的关键问题。
本文首先介绍了患者评价在药物选择中的重要意义，并阐述了患者为中心的医疗服务理念以及患者参与医疗决策的意义。
其次，本文归纳总结了国内外在基于患者评价的药物选择方法研究方面的现状，包括文本情感分析、多属性决策方法和机器学习预测模型等。
然后，本文详细介绍了基于患者评价的药物选择方法的研究框架，并对每种方法的优缺点和适用场景进行了分析。
最后，本文提出了基于患者评价的药物选择方法的未来研究方向，并展望了其应用前景。
关键词：患者评价；药物选择；文本情感分析；多属性决策；机器学习
近年来，随着互联网和医疗信息化的迅猛发展，患者获取医疗信息的方式发生了巨大变革。
患者不再是被动接受医疗服务的群体，而是逐渐转变为主动参与医疗决策的重要角色。
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