مناقشة دبلوم عالي في كلية العلوم لتسهيل استخراج البيانات المتكررة في المجال الطبي وتشخيص الامراض
نوقشت في قسم الحاسبات دراسة الدبلوم العالي الموسومة “تنقيب النمط المتكرر لالتهاب الكبد الفايروسي C” للطالبة اردميس مانوئيل فتح الله واشراف الدكتور مهدي كزار .
وهدف البحث الى تسليط الضوء على أهمية استخراج البيانات المتكررة في المجال الطبي لتسهيل تشخيص الأمراض وخفض التكاليف، لهذا تحقق استخدام بيانات فيروس التهاب الكبد C الذي يحتوي على 28 من السمات، إذ حولت قيم البيانات من عددية إلى اسمية لتتناسب مع عمل الخوارزمية، بعد ذلك، قللت عدد الميزات لتقليل حجم مجموعة البيانات والحفاظ على السمات الهامة من مجال تشخيص المرض، والتنبؤ أنماط المتكررة في قاعدة البيانات باستخدام خوارزمية Apriori.
واظهرت نتائج الدراسة بوصفها قدمت طريقة لمجموعة البيانات التعدين باستخدام قواعد جمعية التعدين مع أول مرشح لتحويل نوع البيانات إلى الاسمية لتكون مناسبة مع خوارزمية المستخدمة، و تصنيف مجموعة فرعية مقيم مع السذاجة Bayes Classifier وأفضل خوارزمية و سمات تقليم ليس لها تأثير مهم على قيمة الفئة، بسبب وجود مجموعة بيانات مع عدد كبير من السمات لتطبيق الإخراج من مقيم المجموعة الفرعية للمصنف على خوارزمية Apriori التي تتوقع النقوش المتكررة، وبينت النتائج ايضا انالطريقة المقترحة سريعة والنتيجة مفيدة لتعزيز المجال الطبي عن طريق تسهيل التشخيص وتقليل عدد الاختبارات المطلوبة في مدة التشخيص والعلاج.