Sammanfattning av denna webbsida: Datautvinningstekniker utforskar viktig information inom olika områden (t.ex. CRM (kundrelationshantering), HR (mänsklig resurs), GIS (geografiskt informationssystem) etc.) Men viktigast av allt inom det medicinska området. Inom det medicinska området kan datautvinning bidra till att minimera risken för att utveckla vissa stereotypa sjukdomar som cancer, hjärtsjukdomar, diabetes etc. I den här artikeln har författarna fokuserat på data om diabetiska patienter. Diabetespatienters kropp saknar förmåga att hantera glukosnivån i blodet, vilket kan påverka den andra mekanismen i kroppen. Detta kan leda till dysfunktion av andra fysiologiska och psykologiska parametrar såsom minskad vikt, hudvikning. Dessa parametrar kan vara en värdefull datakälla för forskningen. Diabetes mellitus placerade 4:e bland icke smittsamma sjukdomar-NCDs, orsakade 1,5 miljoner globala dödsfall varje år över hela världen [1]. Ökningen av digital information har ökat många utmaningar särskilt när det gäller automatiserad innehållsanalys och att använda sig av vissa maskininlärning tekniker för att hjälpa mänskligheten att förutsäga de icke smittsamma sjukdomar som diabetiker. I denna forskning användes olika klassificeringsalgoritmer som Naïve bayes, MLP, J.48, ZeroR, Random Forest och Regression för att avbilda resultatet. Den forskning som bedrivs syftar till att extrahera kunskap från den givna datamängden och att generera omfattande och intelligenta resultat.
REF behandlar effekterna av icke smittsamma sjukdomar som stroke, hjärtsjukdom, cancer, kronisk lungcancer och diabetes.
Analyzing Diabetes Datasets using Data Mining
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Basic and Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}