مسائل و چالش هایی در رابطه با پیاده سازی و بکارگیری داده کاوی در پزشکی وجود دارد که آن را متمایز از داده کاوی در سایر کاربردها می کند. آگاهی از این مسائل باعث بهبود و استفاده صحیح تر از داده کاوی در پزشکی شده و می تواند در جهت پشتیبانی تصمیم گیری ها و جلوگیری از بروز خطا یاری رساند. در ادامه به بررسی یکی از مشکلات چالش برانگیز در عرصه های مختلف داده کاوی پزشکی پرداخته می شود.
داده های پزشکی در منابع داده ای ناهمگون و مختلفی توزیع شده اند. این داده ها در منابع داده ای بیمارستانها، آزمایشگاه ها، کلینیک ها، مطب پزشکان، شرکت های بیمه و غیره جمع آوری می شوند. بعلاوه ممکن است در یک مرکز درمانی چندین سیستم مستقل جمع آوری داده که هر کدام داده های خاصی را جمع آوری می کنند وجود داشته باشد.
و در نتیجه یکپارچگی و جامعیت ضعیفی بین داده ها وجود خواهد داشت. در این وضعیت، بکارگیری روش های یکپارچه سازی داده ها، و ایجاد یک انباره ی داده بمنظور تحلیل و کاوش داده ها از ضروریات مرحله پیش پردازش در داده کاوی پزشکی می باشد.
آموزش ابزارِ داده کاوی رپیدماینر
زبان نشانه گذاری توسعه یافتنی، تکنولوژی می باشد که برای استانداردسازی ارتباط بین منابع داده ای مختلف و ناهمگون و ایجاد یک انباره ی داده ی یکپارچه و استاندارد می تواند استفاده شود.
کاربرد داده کاوی در پزشکی، فرصت ها و چالش ها، طهماسبی
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 داده 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.