Statistiche epidemiologiche diabetiche iraniane utilizzando tecniche di Data Mining

I grandi database medici richiedono il data mining elaborato dalla conoscenza per migliorare i risultati sanitari. Il diabete, una malattia cronica globale, ha bisogno di alcuni strumenti predittivi rigidi basati sui profili fisiologici e patologici del paziente. Quindi, i programmi di prevenzione possono avere conseguenze benefiche per evitare il disastro finale. Gli algoritmi di data mining sono implementati per prevedere, classificare e raggruppare i dati grezzi nella fase di pre-elaborazione per l'ulteriore elaborazione sia nella ricerca scientifica che nelle pratiche della vita reale. Le decisioni di trattamento e la diagnosi precoce di diverse malattie possono essere basate su questi risultati. I risultati migliori possono essere ottenuti attraverso l'integrazione di questi algoritmi, compresa la gravità diabetica identificata e le sue conseguenze associate, così come i costi sanitari più bassi sia per i pazienti che per i sistemi sanitari.In questo libro, gli studi e i modelli di data mining diabetici iraniani sono rivisti con alcune preziose associazioni ottenute. Il contributo importante è costituito dai diversi metodi introdotti per gestire i valori mancanti nei database dei pazienti reali, ma con molte sfide nella diagnosi diabetica e alcune lacune di ricerca rimaste per studi futuri.