صنعت سلامت به طور مستمر در حال تولید میزان زیادی از داده ها می باشد و افرادی که با این نوع داده ها مواجه هستند دریافته اند که بین جمع آوری تا تفسیر آن شکاف بزرگی وجود دارد. حوزهی به نسبت جوان و در حال رشد داده کاوی در سلامت از جمله شیوه هایی است که میتواند این صنعت را از تحلیل عمیق این دادهها بهرمند سازد. و به توسعه ی تحقیقات پزشکی و تصمیم گیری های علمی در زمینهی تشخیص و درمان منتج شود. داده کاوی در پزشکی و بیولوژی بخش مهمی از انفورماتیک زیست - پزشکی است و یکی از کاربردی ترین علوم کامپیوتر در این علم بوده که در بیمارستانها، کلینیکها، آزمایشگاهها و مراکز تحقیقاتی به کار گرفته شده است. الگوریتم ژنتیک تکنیک بهینه ای برای ارتقای سایر الگوریتم های داده کاوی میباشد، به گونهای که از بهترین مدل بر روی مجموعه ای از داده ها استفاده میکند و میتواند برای یک بیماری خاص بهترین برنامهی درمانی را تعیین کند.
داده در تشخیصهای غیر تهاجمی: برخی از اقدامات تشخیصی و آزمایشگاهی برای بیماران، تهاجمی و هزینه بر و در عین حال رنج آور هستند، به عنوان مثال بافت برداری از گردن رحم به منظور تشخیص سرطان گردن رحم از جمله این موارد است.
برخی محققین از الگوریتم های خوشه بندی به تحلیل بیماران مبتلا به سرطان گردن رحم پرداختند و نتایج پیشگیری کنندهتری را نسبت به عقاید پزشکی کنونی پیدا کردند. همچنین گوریونسکیو نشان داد که داده کاوی می تواند با ادغام CAD(تشخیص با کمک کامپیوتر) و اندوسکوپی اولتراسونوگرافی در شناسایی غیر تهاجمی سرطان به عنوان یک شیوهی جدید به کار رود.
داده در کنترل عفونت بیمارستانی : در ایالت متحده سالنه دو میلیون نفر به عفونتهای بیمارستانی مبتلا می شوند، لذا تمرکز زیادی برای شناسایی این بیماران صورت گرفته است. به عنوان مثال در ایالت آلباما نوعی سیستم نظارتی وجود دارد که از تکنیک های داده کاوی استفاده میکند.
این سیستم با استفاده از قوانین و روابط دادهکاوی بر روی کشت خون بیمار و داده های بالینی به دست آمده از سیستم اطلاعات الگوهای جدید و آزمایشگاه جالب توجهی را مشخص میسازد و ماهانه الگوهایی که توسط کارشناسان کنترل عفونت مورد بررسی قرار میگیرد را تهیه میکند.
سازندگان این سیستم دریافته اند که ارتقای کنترل عفونت با سیستم دادهکاوی حساس تر از سیستم کنترل عفونت سنتی عمل میکند.
مروری بر تکنیک های داده کاوی و کاربرد آن در پزشکی با استفاده از کشف الگوهای مکرر، لطفی زاده
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.