CHD är mycket farligt eftersom det är direkt relaterat till patientens livsstil; därför förebyggande är viktigt [2]. De två standarddatauppsättningar som används för att förutsäga CHD-risknivån är Framingham risk score (FRS) och prospektiv kardiovaskulär Münster (PROCAM) [3]. FRS och PROCAM är dock inte skräddarsydda för koreaner; därför är exaktheten i hjärtriskprognoser med hjälp av dessa metoder låg när de tillämpas på koreaner [4, 5]. Hittills har många tidigare studier föreslagit metoder för att förutsäga CHD med hjälp av data mining, artificiell intelligens, och maskininlärning tekniker [6, 7]. CHD förutsägelse modeller baserade på data mining använder olika algoritmer, såsom artificiella neurala nätverk, beslut träd, Bayesian teori, och genetiska algoritmer [8]. Anooj [9] föreslog generering av en luddig regel baserad på regelinduktion med hjälp av beslutsträd för att utveckla ett kliniskt beslutsstödsystem (CDSS) och förutsäga risknivån. Khatibi Mål: Vikten av att förutsäga kranskärlssjukdom (CHD) har erkänts i Korea; dock har få studier genomförts på detta område. Därför är det nödvändigt att utveckla en metod för att förutsäga och klassificera CHD hos koreaner. Metoder: En modell för CHD-prediktion måste utformas i enlighet med regelbaserade riktlinjer. I denna studie utvecklades en luddig logik och beslutsträd (klassificering och regressionsträd [CART])-driven CHD-prediktionsmodell för koreaner. Datauppsättningar från Korean National Health and Nutrition Examination Survey VI (KNHANES-VI) användes för att generera den föreslagna modellen. Resultat: Reglerna skapades med hjälp av en beslut trädteknik, och fuzzy logik tillämpades för att övervinna problem i samband med osäkerhet i CHD förutsägelse. Slutsatser: Kurvvärdena för noggrannhet och mottagare (ROC) för de föreslagna systemen var 69,51 % och 0,594, vilket visar att de föreslagna metoderna var effektivare än andra modeller.
Andra relaterade studier har utförts av forskare inom området diagnos av kroniska sjukdomar Kim et al. REF föreslog beslut Tree och Fuzzy Logic baserad modell för riskförutsägelse av kranskärlssjukdom för koreaner.
Data-Mining-Based Coronary Heart Disease Risk Prediction Model Using Fuzzy Logic and Decision Tree