Knowledge Discovery of Heart Disease Using Association Rules Algorithm: Apply on Ahmed Gasim Hospital
| المؤلف الرئيسي: | Wais, Mwaheb Ali (Author) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | Abdallkarim, Tarig (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| موقع: | الخرطوم |
| الصفحات: | 1 - 97 |
| رقم MD: | 1203239 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة النيلين |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | السودان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
6
| المستخلص: |
التنقيب في البيانات هو عملية استخلاص كمية من البيانات ذات الصلة، لإيجاد علاقة منطقية تلخص هذه البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة في اتخاذ القرار. يوجد العديد من تقنيات تنقيب البيانات المتاحة والقابلة للتنفيذ في مختلف القطاعات. وتأخذ عملية التنقيب عن البيانات دورا مهما في قطاع الرعاية الصحية. حيث يقوم قطاع الرعاية الصحية بتجميع كمية هائلة من البيانات الطبية التي لا يمكن استخلاص وكشف المعلومات المخفية منها بطريقة يدوية والتي تساهم في اتخاذ القرار بفاعلية. في عصرنا الحالي تعتبر أمراض القلب هي أحد الأسباب الرئيسية للوفاة في العالم. وللوقاية من هذا المرض بطريقة أفضل ينبغي أن يكون هناك نظام مبكر يمكنه التنبؤ بالأعراض المبكرة لمرض القلب التي يمكن أن تنقذ المزيد من الأرواح. يمكن أن يساعد استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات الباحثين في التنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب والمرضى المعرضين للإصابة بهذا المرض. تهدف هذه الدراسة لاستخدام قواعد الارتباط لاكتشاف والتنبوء بمرض القلب (تحديد عوامل الخطر المرتبطة بأمراض القلب باستخدام تقنيات استخراج البيانات (قواعد الارتباط، خوارزمية Apriory وخوارزمية fp-Growth)). استخدم الباحث المنهج الوصفي والمنهج التحليلي لتنفيذ الدراسة. وتم توضيح كيفية استخلاص الأنماط من بيانات مرضى القلب في باب التحليل بشكل مفصل. ولإجراء عملية التنبوء وتنفيذ الخوارزميتين اتبع الباحث أربعة خطوات وهي (تم جمع البيانات يدويا من ملفات المرضى، وبعد ذلك تمت معالجة هذه البيانات لتنظيفها من البيانات الناقصة والمفقودة ومن ثم انتقاء الأنماط المتكررة وتنفيذ الخوارزمية لتوليد قواعد الارتباط. من أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة: هي أن أعلى ارتباط بين عوامل الخطر هو FHX (التاريخ المرضي للعائلة) والعم، بمعدل الدعم= 1.0 والثقة = 0.8 ثم يليه الارتباط بين DM (مرض السكر) والعمر بمعدل الدعم = 1.0 والثقة = 0.7. وأيضا علاقة الارتباط بين أعراض مرض القلب ألم الصدر وضربات القلب هي الأعلى درجات الارتباط بمعدل الدعم = 1.0 والثقة = 1.0 ثم يليه ألم الصدر وفقدان الوعي (الإغماء) بمعدل الدعم = 1.0 والثقة 0.85. يوصي الباحث باستخدام برامج أخرى للتنقيب التي تمكن من عرض البيانات وتسمح للمستخدم بإضافة بيانات جديدة مع واجهة رسومية. وأيضا لزيادة كفاءة النتائج يوصي الباحث بإضافة جميع بيانات مرضى القلب منذ تأسيس المستشفى إلى وقتنا الحاضر وفيما بعد. وأيضا استخدام خوارزميات أخرى للتنبوء بمرض القلب. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Evaluation of Spironolactone Use in Patients with Systolic Heart Failure at Ahmed Gasim Cardiac Centre, Bahri, 2017
بواسطة: Ali, Waddah Said Abdelwahid Mohamed منشور: (2018) -
Heart Disease Prediction Model Using Naïve Bayes Algorithm and Machine Learning Techniques
بواسطة: يوسف، ماريا محمد فوزي منشور: (2020) -
A clinical decision support system for heart disease diagnosis
بواسطة: Hamad, Nesreen Adnan منشور: (2011) -
Investigating the Factors Affecting the Adoption of Wearable Technology in Oman Healthcare for Patients with Chronic Diseases
بواسطة: آلبوسعيدي، جواهر منشور: (2020) -
Clinical Decision Support System: Risk Level Prediction Of Heart Disease Using Weighted Fuzzy Rules
بواسطة: Anooj, P. K. منشور: (2012)
