Algorytm wyszukiwania danych do przewidywania tocznia rumieniowatego uk¿adowego (SLE)

Eksploracja danych jest wykorzystywana przez lekarzy w celu okre¿lenia skutecznych metod leczenia i najlepszych praktyk, a pacjenci otrzymuj¿ lepsze i bardziej przyst¿pne cenowo us¿ugi zdrowotne. Ogromna ilo¿¿ informacji generowanych przez transakcje w dziedzinie opieki zdrowotnej jest zbyt zaawansowana i obszerna, aby mo¿na je by¿o przetwarzä i analizowä w tradycyjny sposób. G¿ównym celem ksi¿¿ki jest opracowanie optymalnego algorytmu klasyfikacyjnego opartego na klastrze (OCBC), nowoczesnego algorytmu eksploracji danych w celu przewidywania choroby LupusErythematosus Systemic. Dok¿adno¿¿ algorytmu jest pokazana poprzez zbudowanie narz¿dzia do przewidywania tocznia systematycznego LupusErythematosus do przewidywania choroby we wczesnym stadium Clusterbased Classification z wykorzystaniem optymalnego algorytmu (OCBC). Algorytmy ID3, C4,5, J48 s¿ wybrane jako podstawowe algorytmy do porównywania dok¿adno¿ci, specyficzno¿ci, czu¿o¿ci, precyzji, przywo¿ywania i pomiaru F, statystyki Kappa itp. z proponowanym algorytmem OCBC. Przeprowadzono wiele rodzajów badä w celu porównania dok¿adno¿ci algorytmu OCBC na tym samym zbiorze danych, a ich wynik pokazuje, ¿e OCBC przewy¿sza ID3 J48 i algorytmy. Dok¿adno¿¿ OCBC ulega dalszej poprawie po grupowaniu zestaw danych.