Veri Madenciliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Tıbbi Veri Madenciliğinde Sezgisel Yöntemler
Verilerden bilgi türetme veya keşfetme, veri madenciliği olarak bilinir hale geldi. Sağlık hizmetleri içinde, tıbbi madencilikten elde edilen bilgiler, hasta teşhis envanteri stok kontrolü ve hasta kayıt sistemleri için akıllı arayüzler gibi çok çeşitli görevlerde kullanılmıştır. Aynı zamanda tıbbi bir keşif aracı olmuştur.
Yine de, elektronik veri hacminde nispeten yeni bir artış, kullanımda olan birçok kağıt tabanlı klinik kayıt sistemi, standardizasyon eksikliği (örneğin, kodlama şemaları arasında) ve sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında bilgisayar teknolojisini kullanmak için hala bazı isteksizlikler. Bununla birlikte, elektronik tıbbi verilerin hızla artan hacmi, toplumun “otomatikleştirilecek” son bileşenlerinden biri olarak, belki de alanın mevcut ayırt edici özelliklerinden biridir.
Veri madenciliği, özellikle veri doğası gereği karmaşık olduğunda, zaman, mekan veya her ikisinde birden değişen yüzlerce değişken ve ilişkilerle veri kümelerinden otomatik olarak çıkarıldığından, veri madenciliği birçok zorluk sunar. tıpta yaygın olduğu gibi belirsizlik ölçüsü.
Cios ve Moore, tıbbi veri madenciliğinin, görüntüleme kullanımı ve görselleştirme tekniklerine duyulan ihtiyaç, kayıtlar içindeki serbest metnin büyük miktarda yapılandırılmamış doğası, veri sahipliği ve verilerin dağıtılmış doğası, yasal tıbbi sağlayıcılar için çıkarımlar, mümkün olduğunda anonim verilerin kullanılmasını gerektiren hastaların mahremiyet ve güvenlik endişeleri ve alanın matematiksel bir karakterizasyonunu yapma zorluğu.
Açıkça söylemek gerekirse, tıbbi veri madenciliği içindeki birçok girişim, ana konuların, örneğin veri öğeleri arasındaki ilişkilerin karmaşıklığını keşfetmek veya belirsizlik ışığında tahminler yapmak yerine, “makine öğrenimi” alıştırmaları olarak daha iyi tanımlanır. Aynı zamanda oldukça karmaşık olan büyük, muhtemelen dağıtılmış veri hacimlerinde “veri madenciliği”.
Büyük veri kümeleri, yalnızca artan algoritmik karmaşıklık anlamına gelmez, aynı zamanda genellikle eğilimleri izole etmek ve verilerden “bilgi” çıkarmak için özel amaçlı yöntemler kullanma ihtiyacı anlamına gelir. Bununla birlikte, tıbbi veriler sıklıkla, geniş (genellikle dağıtılmış) karmaşık veri kümelerinin böyle bir kombinasyonunu sağlar.
Sezgisel yöntemler, madencilik sürecinde verilerin enginliğinin, karmaşıklığının ve belirsizliğinin ele alınabileceği bir yoldur. Sezgisel, bir çözümün keşfedilmesine yardımcı olan bir şeydir. Yapay zeka (AI), buluşsal yöntemi, insanların günlük sorunları çözmek için kullandığı bilgileri hesaplamalı bir şekilde yakalayan bir şey olarak popüler hale getirdi.
AI, (doğru koşullar altında) bir buluşsal arama olarak bilinen klasik bir grafik arama algoritmasına sahiptir. Giderek artan bir şekilde buluşsal yöntemler doğadan, biyolojiden ve fizikten ilham alan tekniklere atıfta bulunur. Genetik arama algoritması bir buluşsal teknik olarak kabul edilebilir. Memetik Algoritma’da daha yeni popülasyon temelli yaklaşımlar gösterilmiştir ve tıbbi madencilik bağlamında bu tür buluşsal yöntemlerin spesifik modifikasyonları not edilebilir.
Tıbbi alanın karşı karşıya olduğu verilerin karmaşıklığının yanı sıra, bazı ek zorluklar da vardır. Veri güvenliği, doğruluğu ve mahremiyeti, yalnızca tıbbi alanda değil, birçok alanda sorunlardır.
Ayrıca, etik sorumluluk başka bağlamlarda bir sorun olsa da, tıp dünyası, özellikle buluşsal yöntemler kullanıldığında benzersiz bir şekilde karşı karşıya kalmaktadır. En büyük etik sorunlardan biri, “ileriye dönük sorumluluk” ile birleştirilmiş türetilen bilgilerle ne yapıldığı ile ilgilidir. İleriye dönük sorumluluk, yüksek kaliteli ürünler ve yöntemlerden sorumludur ve sonuçların uygun şekilde değerlendirilmesini ve sonuçların gerekçelendirilmesini gerektirir.
George ilk olarak tıbbi alanlarda buluşsal veri madenciliği için bir dizi kılavuz belirledi ve önerdi. Önerilen yönergeler, veri madenciliği sonuçlarının değerlendirilmesi ve gerekçelendirilmesiyle ilgilidir (bir çözüme “fayda olabilecek” buluşsal “keşif yardımcıları” kullanıldığında çok önemlidir) ve sonuçların hem nerede ve nasıl kullanılabileceğini hem de buluşsal teknolojinin nerede kullanılabileceğini kapsar. – niques bu alanla ilgilidir. Bu makalenin geri kalanı, tıpta bazı buluşsal veri madenciliği uygulamalarını özetlemekte ve önerilen bu kılavuzları netleştirmektedir.
Veri Madenciliği konu anlatımı
veri madenciliği nedir, nasıl yapılır
Veri madenciliği modelleri
Veri madenciliği ekşi
Veri madenciliği Aşamaları
Denetimli veri madenciliği Nedir
Veri madenciliği is ilanları
Veri madenciliği teknikleri
İlk olarak, bir dizi uygulama alanını inceleyerek tıbbi veri madenciliğinde kullanılan bazı buluşsal yöntemleri açıklayacağız. Uygulamaları, klinik bir bağlamda kullanılmalarına (veya potansiyel olarak kullanılmalarına), altyapıyla ilgili olmalarına veya özünde keşif amaçlı olmalarına göre klinik, idari ve araştırma olarak geniş bir şekilde kategorize ediyoruz. Ayrıca, bazı tıbbi görüntüleme uygulamaları ve elektronik tıbbi kayıtların madenciliği dışında, veri tabanlarının küçük olduğunu da not ediyoruz.
Bir sorunu tespit eden, sınıflandıran ve değişikliği izleyen tanı sistemleri için tasarlanmış çok çeşitli otomatik sistemler vardır. Brameier ve Banzhauf, kanser, diyabet, kalp rahatsızlıkları ve tiroid rahatsızlıkları için testler de dahil olmak üzere tıptaki çeşitli teşhis problemlerine lineer genetik programlamanın uygulanmasını tanımladılar.
Onların odak noktası, bir dizi karmaşık veri seti ile çalışan ve biyolojik ilkelere dayanan popülasyona dayalı bir buluşsal yöntem sağlayan verimli bir algoritma üzerindeydi. Sezgisel yöntemleri, yeni diziler oluşturmak için “intronların” (proteinler sentezlenmeden önce bilgi kaldırılmış DNA parçalarını ifade eden) nasıl kullanıldığına dair doğadan alınan bir ilhama dayanmaktadır.
İntronların, avantajlı yapı taşlarını çaprazlama ile yok edilmekten koruyarak kromozomlar arasındaki yıkıcı rekombinasyonların sayısını azaltmaya yardımcı olabileceğini öne sürüyorlar. Algoritmadaki büyük verimlilik iyileştirmeleri rapor edilmiştir.
Tıbbi bağlamda veri madenciliğinin ilginç bir idari uygulaması, klinik verilerin hızlı, doğru ve eksiksiz girişi için uygun olan elektronik tıbbi kayıt sistemleri için arayüzler alanında gelir. Güney Avustralya Üniversitesi’nde George ve ark. (2000), klinik veri girişi için uyarlanabilir bir arayüzün altında yatan bir veri madenciliği modelinin kullanımını bildirmiştir.
Kayıtlar girilirken, teşhis ve tedavi modellerinden tahmine dayalı Bayes modellerinin türetildiği bir veri tabanı oluşturulur. Bu buluşsal yöntem, girilen yeni tanılardan tedaviyi tahmin etmek için kullanılır ve akıllı beklenti üretir.
Tahmine dayalı model ayrıca potansiyel olarak artımlıdır ve hekim uygulamasına göre yeniden türetilebilir. Bu uygulama, artımlı madencilik, zamansal veriler ve yineleme, hata ve standart olmayan terminoloji içeren oldukça karmaşık verilerdeki sorunları ele alır.
Rutgers’da devam etmekte olan ilginç bir veritabanı madenciliği projesi, kullanıcıların verilerden oluşturulan kuralları sorgulamak, depolamak ve yönetmek için araçlara sahip olduğu, sorgu tabanlı kural oluşturma için verimli algoritmaların geliştirilmesidir. Araştırmanın önemli bir bileşeni, artan bir yaklaşım üreten geçmiş madencilik oturumlarını hatırlamak için bir tesistir.
Güncellemeler ve değişiklikler karşısında aynı veya benzer verileri verimli bir şekilde “yeniden araştırmak” için buluşsal yöntemleri kullanıyorlar. Denemelerinde, büyük bir sigorta şirketi tıbbi talep veri tabanlarındaki anormallikleri keşfetmeye çalışıyordu. Yeni veri madenciliği teknikleri, her hastalık grubunda yüksek maliyetli iddialara yol açacak yüksek maliyetli iddiaların ve senaryoların yalıtılmasına yardımcı oldu.
Ayrıca, sağlık planlarını bırakma olasılığı olan kişilerin özelliklerini ve daha yüksek okulu bırakma oranlarının olduğu yerleri belirlediler. Bu, veri tabanına her veri eklendiğinde ilişkileri sıfırdan hesaplama ihtiyacını önlemek için önceki madencilikten elde edilen bilgilerin yeni madencilikte kullanıldığı madenciliğe genel bir yaklaşımdır. Bu, doğal olarak, çeşitli alanlarda dikkate alınabilecek büyük ölçekli değişen veritabanlarının madenciliğine yönelik genel bir yaklaşımdır.
Denetimli veri madenciliği Nedir nasıl yapılır Veri MADENCİLİĞİ Aşamaları Veri madenciliği ekşi Veri madenciliği is ilanları Veri Madenciliği konu anlatımı Veri madenciliği modelleri Veri MADENCİLİĞİ Nedir Veri madenciliği teknikleri