En framgångsrik tillämpning av datautvinning inom mycket synliga områden som e-handel, marknadsföring och detaljhandel har lett till dess tillämpning inom andra branscher och sektorer. Bland dessa sektorer är det bara att upptäcka hälso- och sjukvård. Hälso- och sjukvårdsmiljön är fortfarande "informationsrik" men "kunskapsfattig". Det finns en mängd data tillgängliga inom hälso- och sjukvårdssystemen. Det saknas dock effektiva analysverktyg för att upptäcka dolda relationer och trender i data. Syftet med detta forskningsdokument är att tillhandahålla en kartläggning av aktuella tekniker för kunskapsupptäckt i databaser med hjälp av datautvinningstekniker som används i dagens medicinska forskning särskilt inom hjärtsjukdomsförutsägelse. Antal experiment har utförts för att jämföra prestanda av prediktiva data mining teknik på samma datauppsättning och resultatet visar att beslut Tree outperforms och en tid Bayesian klassificering har liknande noggrannhet som beslut träd men andra prediktiva metoder som KNN, Neural Networks, Klassificering baserad på kluster inte fungerar bra. Den andra slutsatsen är att noggrannheten i beslut Tree och Bayesian Classification ytterligare förbättras efter tillämpning av genetisk algoritm för att minska den faktiska datastorleken för att få den optimala delmängd av attributet tillräckligt för hjärtsjukdom förutsägelse.
Olika beskrivande och prediktiva data mining tekniker användes för att diagnostisera hjärtsjukdom REF.
Predictive Data Mining for Medical Diagnosis: An Overview of Heart Disease Prediction
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}