I den här artikeln diskuterar vi ett problem med att hitta riskmönster i medicinska data. Vi definierar riskmönster genom en statistisk, relativ risk, som har använts i stor utsträckning inom epidemiologisk forskning. Vi karakteriserar problemet med gruvriskmönster som ett optimalt regelupptäcktsproblem. Vi studerar en anti-monotone egendom för gruvdrift optimala riskmönster uppsättningar och presentera en algoritm för att utnyttja fastigheten i risk mönster upptäckt. Metoden har tillämpats på en riktig datauppsättning för att hitta mönster förknippade med en allergisk händelse för ACE-hämmare. Algoritmen har genererat några användbara resultat för medicinska forskare.
En metod för gruvriskmönster i medicinska data som mäts med relativ risk föreslås i REF.
Mining risk patterns in medical data
{'venue': "KDD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}