ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام تنقيب البيانات لبناء الخطط اللاجية لمرضى السكري

العنوان بلغة أخرى: Use of data mining to construct treatment plans for diabetics
المؤلف الرئيسي: احمد، ناهد محمد حسن (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محمد، طارق عبدالكريم عبدالفضيل (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2018
موقع: الخرطوم
الصفحات: 1 - 110
رقم MD: 986148
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: العربية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة النيلين
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: السودان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

83

حفظ في:
LEADER 04738nam a22003257a 4500
001 1504612
041 |a ara 
100 |9 532074  |a احمد، ناهد محمد حسن  |e مؤلف 
245 |a استخدام تنقيب البيانات لبناء الخطط اللاجية لمرضى السكري 
246 |a Use of data mining to construct treatment plans for diabetics 
260 |a الخرطوم  |c 2018 
300 |a 1 - 110 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة النيلين  |f كلية الدراسات العليا  |g السودان  |o 3406 
520 |a وجود كميات كبيرة من البيانات عن الأمراض المزمنة أدى إلى الحوجة الملحة للاستفادة من التقنيات الحديثة لتنظيم هذه البيانات وتحويلها إلى معلومات مفيدة يمكن الاستفادة منها. في هذا البحث تم عرض مشكلة كيفية مساعدة الأطباء في بناء الخطط العلاجية لتشخيص مرضى السكري باستخدام تنقيب البيانات. وتطرق هذا البحث لمرض السكر وشمل أنواعه المختلفة، مسبباته، أعراضه، مضاعفاته، أنواع العلاجات المتاحة، تقنيات تنقيب البيانات المختلفة الوصفية، التنبؤية وكيفية الاستفادة من هذه الخوارزميات في المعرفة عن مرضى السكري. تم بناء نموذج لتشخيص الخطط العلاجية لمرضى السكرى وهم عبارة عن المرضى المسيطرون على مرض السكر وبالتالي تقل المضاعفات لديهم ويشكل المرض بالنسبة لهم اقل خطورة. والمرضى غير المسيطرون على المرض وهم أكثر عرضة للمضاعفات ويشكل المرض خطورة على حياتهم. ولبناء نموذج البحث تم استخدام مجموعة بيانات طبية حقيقية من مراكز طبية حيث شملت 10061 سجل طبي وعدد 28 حقل. ولدعم قرار الأطباء تم استخدام خوارزميات مختلفة من خوارزميات التصنيف والتجميع لبناء نموذج البحث. ومر نموذج البحث بمرحلتين في المرحلة الأولى تم بناء نموذج تصنيف لتشخيص الخطط العلاجية واستخدم فيه خوارزميات التصنيف وهي Decision Tree, Naive Bayes, Logistic . ولوجود تحيز في البيانات تم استخدام منحنى روك Roc Curve لتوضيح مدى جودة خوارزميات التصنيف وبعد عمل عدة تجارب تم اختيار خوارزمية ال Logistic بنتائج: كانت فيها نسبة الدقة 73.36، معدل الخطأ 26.64، 0.644 Roc ، الضبط 0.696. وتعتبر هذه النتائج هي الأفضل مقارنة مع الخوارزميات الأخرى (Decision Tree, Naive Bayes). وفي المرحلة الثانية تم بناء نموذج تصنيف لتشخيص الخطط العلاجية لمرضى السكري واستخدم فيه خوارزمية التجميع وتم استخدام Simple Kmean وأظهرت هذه المرحلة من بناء النموذج نسبة دقة 64%. وباستخدام المرحلتين من النموذجين (التصنيف والتجميع) يستطيع الأطباء تشخيص مدى صلاحية الخطط العلاجية لمرضى جدد. وأوصت الدراسة باستخدام تقنية التنقيب عن البيانات في المجالات الطبية لما لديها من امتيازات في تقديم أفضل تشخيص للخطط العلاجية للمرضى. 
653 |a التنقيب عن البيانات  |a الخطط العلاجية  |a مرضى السكري  |a ذكاء الأعمال  |a محركات البحث 
700 |a محمد، طارق عبدالكريم عبدالفضيل  |e مشرف  |9 359942 
856 |u 9818-006-001-3406-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9818-006-001-3406-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9818-006-001-3406-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9818-006-001-3406-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9818-006-001-3406-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9818-006-001-3406-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9818-006-001-3406-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9818-006-001-3406-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9818-006-001-3406-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9818-006-001-3406-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 986148  |d 986148