Entscheidungsfindung in der medizinischen Anwendung - ein algorithmischer Ansatz
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Viele Krankenhäuser und Einrichtungen des Gesundheitswesens entwickeln sich weiter, da sie bessere Wege finden, um die Einführung und universelle Nutzung von Gesundheitsinformationssystemen (KIS) zu institutionalisieren, die die Datenerfassung und den Datenaustausch zwischen den Abteilungen (innerhalb der Krankenhäuser) und zwischen den Krankenhäusern (zwischen den Krankenhäusern) unterstützen. Data-Mining-Techniken können in diesem Umfeld eingesetzt werden, um Ineffizienzen zu beseitigen und Herausforderungen in der Gesundheitsversorgung zu bewältigen, da die Identifizierung von Schl...
Viele Krankenhäuser und Einrichtungen des Gesundheitswesens entwickeln sich weiter, da sie bessere Wege finden, um die Einführung und universelle Nutzung von Gesundheitsinformationssystemen (KIS) zu institutionalisieren, die die Datenerfassung und den Datenaustausch zwischen den Abteilungen (innerhalb der Krankenhäuser) und zwischen den Krankenhäusern (zwischen den Krankenhäusern) unterstützen. Data-Mining-Techniken können in diesem Umfeld eingesetzt werden, um Ineffizienzen zu beseitigen und Herausforderungen in der Gesundheitsversorgung zu bewältigen, da die Identifizierung von Schlüsselmustern in den Patientendaten zum Verständnis der wichtigsten Gesundheitsfaktoren beiträgt und somit rechtzeitige Maßnahmen zur Verhinderung krankheitsbedingter Belastungen ermöglicht. Die Suche nach einem optimalen Algorithmus auf der Grundlage von Data-Mining-Techniken, der sowohl effektiv als auch effizient ist und gleichzeitig nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung aus den ständig wachsenden KIS-Datenbanken extrahiert, ist nach wie vor ein ungedeckter Bedarf.Diese Arbeit wurde vom Ethical Review Board (ERB) des BGS Global Hospital, Bangalore, Indien, ethisch geprüft und vor Beginn der Studie ordnungsgemäß genehmigt. Das Buch zeigt die Ergebnisse der kaskadierenden Merkmalsauswahl mit Klassifizierungsalgorithmus für medizinische Datensätze. Die maximale Krankheitsklassifizierung
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