Sammanfattning --Kronär hjärtsjukdom (CUD) är en viktig orsak till sjuklighet och dödlighet i västvärlden. Även om betydande framsteg har gjorts när det gäller diagnostisering och behandling av CUD, behövs det fortfarande ytterligare undersökningar. Syftet med denna studie var att utveckla ett datautvinningssystem för bedömning av riskfaktorer relaterade till hjärthändelser. De riskfaktorer som undersöktes var: i. klinisk: kön, ålder, rökning, systoliskt blodtryck, familjehistoria för för tidig CUD, anamnes på hypertoni och diabetes; och ii. biokemisk: kolesterol, triglycerider och glukos. De händelser som undersöktes var: hjärtinfarkt, perkutan koronar intervention (PCI) och bypassoperation av kranskärl (CABG). Totalt 620 fall samlades in från Paphos distriktet på Cypern, de flesta av dem med mer än en händelse. Data mining analys utfördes med hjälp av C4.5 beslut träd algoritmer. De viktigaste riskfaktorerna, som utvunnits ur klassificeringsreglerna, var: kön, ålder, rökning, blodtryck och kolesterol. De flesta av dessa riskfaktorer togs också fram av andra utredare. Datautvinning förväntas kunna bidra till att identifiera högrisk- och lågriskgrupper av patienter, vilket är en avgörande faktor för valet av behandling, dvs. medicinsk eller kirurgisk. Det behövs dock ytterligare undersökningar med större datamängder.
Karaolis m.fl. Modeller för hjärtinfarkt (MI), perkutan koronar intervention (PCI) och bypassoperation i kranskärl (CABG).
Assessment of the risk of coronary heart event based on data mining
{'venue': '2008 8th IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering', 'journal': '2008 8th IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}