Abstract-Coronary hjärtsjukdom (CHD) är en av de viktigaste orsakerna till funktionshinder hos vuxna samt en av de viktigaste dödsorsakerna i de utvecklade länderna. Även om betydande framsteg har gjorts när det gäller diagnos och behandling av kronisk njursjukdom, behövs det fortfarande ytterligare undersökningar. Syftet med denna studie var att utveckla ett data-mining system för bedömning av hjärthändelser-relaterade riskfaktorer som syftar till att minska CHD händelser. De riskfaktorer som undersöktes var: 1) före händelsen: a) icke-modifierbar ålder, kön och familjehistoria för för tidig kronisk njursjukdom, b) modifierad rökning före händelsen, hypertonins historia och diabeteshistoria, och 2) efter händelsen: modifierad rökning efter händelsen, systoliskt blodtryck, diastoliskt blodtryck, totalkolesterol, högdensitetslipoprotein, lågdensitetslipoprotein, triglycerider och glukos. De händelser som undersöktes var: hjärtinfarkt, perkutan koronar intervention (PCI) och bypassoperation av kranskärl (CABG). Totalt samlades 528 fall in från Paphos-distriktet på Cypern, varav de flesta hade mer än en händelse. Data-mining analys utfördes med hjälp av C4.5 beslut träd algoritm för ovannämnda tre händelser med hjälp av fem olika uppdelningskriterier. De viktigaste riskfaktorerna, som utvunnits ur klassificeringsreglerna analys var: 1) för hjärtinfarkt, ålder, rökning, och historia av hypertoni; 2) för PCI, familjehistoria, historia av hypertoni, och historia av diabetes; och 3) för CABG, ålder, historia av hypertoni, och rökning. De flesta av dessa riskfaktorer togs också fram av andra utredare. Den högsta procentandelen av de korrekta klassificeringarna som uppnåddes var 66 %, 75 % och 75 % för MI-, PCI- och CABG-modellerna. Datautvinning förväntas kunna bidra till att identifiera högrisk- och lågriskgrupper av försökspersoner, vilket är en avgörande faktor för valet av behandling, dvs. medicinsk eller kirurgisk. Ytterligare undersökningar med större datauppsättningar behövs dock fortfarande. Index Terms-koronary hjärtsjukdom (CHD), data mining, beslut träd, riskfaktorer.
Karaolis m.fl. REF utvecklade ett CAD-system med beslut träd algoritm för att diagnostisera kranskärlssjukdom.
Assessment of the Risk Factors of Coronary Heart Events Based on Data Mining With Decision Trees
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}