داده کاوی سلامت
در این سلسله مقالات به کاربرد دادهکاوی در تحلیل، تشخیص و پیشبینی بیماریهای مختلف پرداخته میشود. بدین ترتیب که با استفاده از الگوریتمها و روشهای دادهکاوی در کنار اطلاعات بیماران مختلف راهی برای تحلیل، تشخیص و پیشبینی بیماریهای مختلف ارائه میشود. درواقع داده خام اطلاعات بیماران و روشهای نیز روشهای استفادهشده در علوم دادهکاوی است که منجر به تولید دانشی مفید برای علوم پزشکی میگردد. مطالعه این مقالات میتواند برای اشخاصی که درزمینهٔ دادهکاوی پزشکی و سلامت فعالیت میکنند راهگشا بوده و مفید واقع شود. بنا بر ادعای برخی علم پزشکی یک علم مبتنی بر آمار است و بسیاری از راهحلهای ارائه شده برای بیماران از طریق روشها و راههای تحلیل آماری حاصل میشود. این ادعا و واقعیتهای مرتبط در این رشته مقالات که با عنوان استفاده از دادهکاوی برای تحلیل بیماریها در موارد مختلف تولید خواهد شد بررسی میشود. آکادمی داده امیدوار است در این رشته مقالات، پژوهشگران عزیز را با مفاهیم این حوزه و کارهای انجامشده آشنا نماید.
تشخیص بیماری ام اس با استفاده از الگوریتمها دادهکاوی
در مقالهای با عنوان "تشخیص بیماری ام اس با استفاده از الگوریتمها دادهکاوی" دو پژوهشگر دانشگاه امیرکبیر سعی کردهاند مدلی برای تشخیص بیماری ام اس ارائه دهند. در این تحقیق بیماری ام اس موردتوجه قرارگرفته است. بیماری ام اس یک بیماری فلجکنندهی مغز و نخاع درواقع دستگاه عصبی مرکزی است. در بیماری ام اس، سیستم ایمنی بدن به بافت عصبی حمله کرده و موجب اختلال در ارتباط بین مغز و دیگر مناطق بدن میشود. درنهایت، این بیماری منجر به تخریب و یا آسیب دائمی به اعصاب میشود که اثرات جبرانناپذیری به بدن بیمار وارد میکند. تشخیص این بیماری در مراحل ابتدایی میتواند در مسیر درمان این بیماری بسیار کارگشا باشد. این تحقیق نیز بر این بنانهاده شده است که بتواند با استفاده از الگوریتم دادهکاوی این بیماری را پیشبینی نماید.
در این تحقیق مجموعه داده مورداستفاده شامل اطلاعات 144 بیمار مبتلابه بیماری ام اس است. این مجموعه داده شامل 12 ویژگی میباشد. محققین از دو الگوریتم معروف یادگیری ماشین یعنی الگوریتمهای ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم نایوبیز برای ایجاد مدل طبقهبندی بهره بردهاند. بر اساس نتایج بهدستآمده دقت طبقهبندی 77 درصدی توسط الگوریتم ماشین بردار پشتیبان بهدستآمده است. در بیماری ام اس حتی چند ساعت تشخیص زودتر میتواند اثرات مهمی در فرآیند درمان داشته باشد. بدین ترتیب در این تحقیق سعی شده است روشی برای پیشبینی ارائه گردد. این تحقیق توسط عاطفه صادقیان و عباس احمدی انجامشده است. شایسته است برای تحقیقات بیشتر مجموعه داده این پژوهش توسط این محققین در اختیار همه قرار داده شود.
این مقاله در لینک قابل دسترسی است محققینی که خواستار بررسی بیشتر این مقاله هستند می توانند آن را دانلود نمایند.
آموزش ابزارِ داده کاوی رپیدماینر
معرفی منابع برای یادگیری داده کاوی
اگر به پژوهش در حوزه داده کاوی علاقه مند هستید توصیه می شود حتما مجموعه بی نظیر پانصد مقاله فارسی در زمینه داده کاوی و مجموعه های مشابه آن و مقالات مرتبط با کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری را تهیه بفرمایید.
اگر در زمینه متن کاوی در حال تحقیق یا پیاده سازی پروژه یا پایان نامه هستید برای گرفتن مشاوره یا دادن سفارش انجام با ما تماس بگیرید. آکادمی داده در تلگرام (https://t.me/dataacademy) حضور دارد برای ارتباط از طریق ایمیل آدرس جیمیل: dataacademyir@gmail.com می باشد.
افتخار آکادمی داده، همسفر بودن با شما در راه یادگیری علم داده است.