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La extracción de datos se utiliza para que los médicos identifiquen los tratamientos eficaces y las mejores prácticas, y los pacientes reciben servicios de atención médica mejores y más asequibles. Las enormes cantidades de información generadas por las transacciones de asistencia sanitaria son demasiado avanzadas y voluminosas, lo cual es complejo para ser procesado y analizado de forma tradicional. El objetivo principal del libro se centra en el desarrollo de un algoritmo óptimo de clasificación basado en clusters (OCBC), un moderno algoritmo de minería de datos para predecir la enfermedad sistémica del lupus eritematoso. La precisión del algoritmo se demuestra construyendo la herramienta de predicción del Lupus Eritematoso Sistémico para predecir la enfermedad en la etapa temprana de la Clasificación Basada en Racimos usando un algoritmo óptimo (OCBC). Los algoritmos, a saber, ID3, C4.5, J48, se seleccionan como algoritmos de base para comparar la exactitud, la especificidad, la sensibilidad, la precisión, el recuerdo y la medida F, las estadísticas Kappa, etc., con el algoritmo OCBC propuesto. Se han realizado muchos tipos de investigación para comparar la precisión del algoritmo OCBC en el mismo conjunto de datos y el resultado muestra que el OCBC supera al ID3 J48 y a los algoritmos. La precisión del OCBC mejora aún más después de la agrupación el conjunto de datos.