Original Research Journal

Article title: АНАЛИЗ ПАТТЕРНОВ КОМОРБИДНОСТИ В САМООТЧЕТНЫХ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ АНАЛИЗ АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ APRIORI

Author: Сан Фелипе Гонсалес Маркос

Keywords: машинное обучение, анализ ассоциативных правил, Apriori, коморбидность, медицинские данные, обучение без учителя

Páginas: 13-17

Abstract:

В данной статье применяются методы анализа ассоциативных правил для выявления паттернов коморбидности в крупном наборе самоотчетных медицинских данных, полученных в результате посещений врачей общей практики и предоставленных Университетом Иоганна Кеплера. Более конкретно, используется алгоритм Apriori с тщательно подобранными пороговыми значениями поддержки и лифта для получения надежных результатов. Анализ выявляет статистически значимые и клинически правдоподобные взаимосвязи между диагностированными заболеваниями и симптомами. Полученные результаты подчеркивают ряд устойчивых паттернов совместной встречаемости, особенно среди расстройств настроения и симптомов опорно-двигательного аппарата. Цель данного подхода заключается в демонстрации полезности методов поиска паттернов в обучении без учителя для выявления значимых структур и поведенческих закономерностей в области здоровья. Были также выявлены определенные ограничения, связанные с причинностью и возможными искажениями самоотчетных данных.

Full text is not available

Download full text
  • ISSN: 2222-0402

Полезная информация

Get a FREE mansucript checking

Our expert team reviews the manuscript and prepares a useful report regarding what can be improved. It's fast and it's FREE.

We are also professionals in language editing. Try us and learn more about what our services by clicking here