Revista internacional de minería de datos biomédicos
Acceso abierto

abstracto

Diferentes técnicas de extracción de datos de atención médica Estudio de caso de prueba de análisis de orina

Mohamed D Almadhoun* y Alaa M El-Halees

Para hacer que grandes cantidades de datos producidos por los sistemas de información de atención médica sean útiles e importantes para el potencial, aplicamos el descubrimiento de conocimiento. Este estudio considera los resultados de las pruebas de análisis de orina como datos de entrada a diferentes técnicas de extracción de datos para descubrir los patrones ocultos y significativos en los datos. También muestra resultados de evaluación y análisis de patrones de datos. Las técnicas de minería de datos fueron: 1) Clasificación para respaldar la funcionalidad de alerta sobre una nueva instancia que no coincide con el valor predicho por el modelo de clasificación, 2) Reglas de asociación para informar sobre las relaciones y la capacidad de cambio entre los elementos, 3) Agrupación para categorizar a los pacientes en grupos separados para dar una indicación sobre cómo tratar a cada paciente, y 4) Análisis de valores atípicos para descubrir los pacientes más enfermos o casos desconocidos que necesitan un cuidado especial. Los conocimientos resultantes fueron novedosos, procesables, comprensibles y válidos. Esto se afirmó mediante la aplicación de dos métodos de evaluación, el primero fue una encuesta sobre resultados y fue llenado por médicos especialistas, el segundo fue mediante validación cruzada y T-Test.