Det är obestridligt att laboratorieinformation är viktig inom hälso- och sjukvården på många sätt såsom förvaltning, planering och kvalitetsförbättringar. Laboratoriediagnostik och laboratorieresultat från varje patient är organiserade från varje behandling. Dessa data är användbara för retrospektiva studier som undersöker ett samband mellan laboratorieresultat och sjukdomar. Genom att göra det ökar det effektiviteten i diagnos och kvalitet i laboratorierapporten. Vår studie kommer att använda J48 algoritm, en data mining teknik för att förutsäga abnormitet i perifer blod utstryk från 1.362 studenter genom att använda 13 data uppsättning av hematologiska parametrar som samlats in från automatiserad blodkroppsräknare. Vi fann att beslutsträdet som skapas från algoritmen kan användas som en praktisk riktlinje för RBC morfologi förutsägelse genom att använda 4 hematologiska parametrar (MCV, MCH, Hct, och RBC). Den genomsnittliga förutsägelsen av RBC morfologi har sant positivt, falskt positivt, precision, recall, och noggrannhet av 0. 940, 0,050, 0,945, 0,940 respektive 0,943. En nyfunnen paradigm i hantering av medicinsk laboratorieinformation kommer att vara till hjälp för att organisera, forska, och assistera korrelation i flera disciplinära andra än medicinsk vetenskap som så småningom kommer att leda till en förbättring av kvaliteten på testresultat och mer exakt diagnos.
Saichanma m.fl. I REF används data mining teknik för att förutsäga abnormitet i perifert blod utstryk från 1 362 studenter genom att använda 13 data uppsättning av hematologiska parametrar som samlats in från automatiserad blodkroppsräknare.
The Observation Report of Red Blood Cell Morphology in Thailand Teenager by Using Data Mining Technique
{'venue': 'Advances in Hematology', 'journal': 'Advances in Hematology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}