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抽象的

医疗保健数据的不同挖掘技术尿液分析测试案例研究

Mohamed D Almadhoun* 和 Alaa M El-Halees

为了使医疗保健信息系统产生的大量数据对潜力有用且重要，我们应用知识发现。本研究将尿液分析测试结果作为不同数据挖掘技术的输入数据，以发现数据中隐藏且有意义的模式。它还显示了数据模式的评估和分析结果。数据挖掘技术包括：1) 分类，以支持对与分类模型预测值不匹配的新实例发出警报的功能，2) 关联规则，以告知元素之间的关系和可变性，3) 聚类，以将患者分类为不同的组，以指示如何处理每位患者，以及 4) 异常值分析，以发现病情最严重的患者或需要特殊护理的陌生病例。由此产生的知识是新颖的、可操作的、可理解的和有效的。这是通过应用两种评估方法来说明的，第一种是由医学专家填写的结果调查，第二种是交叉验证和 T 检验。