Medizinische Datenauswertung und Bioinformatik
Algorithmen zur Vorhersage von Magenkrebs
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In jüngster Zeit ist in der Informatik zu beobachten, dass sich Data Mining zu einem interessanten Forschungsgebiet entwickelt hat. Darüber hinaus bietet das Soft Computing einen bemerkenswerten Beitrag zur Data-Mining-Forschung, der für Anwendungen verwendet wird, die die Konzeption und Entwicklung von prädiktivem und deskriptivem Data-Mining beinhalten. Es wird in erheblichem Maße in der Gesundheitsbranche genutzt, um patientenorientierte Gesundheitssysteme zu schaffen und die Gesundheitsexperten zu unterstützen. Solche Systeme und Fachleute werden für die systematische Nutzung von Da...
In jüngster Zeit ist in der Informatik zu beobachten, dass sich Data Mining zu einem interessanten Forschungsgebiet entwickelt hat. Darüber hinaus bietet das Soft Computing einen bemerkenswerten Beitrag zur Data-Mining-Forschung, der für Anwendungen verwendet wird, die die Konzeption und Entwicklung von prädiktivem und deskriptivem Data-Mining beinhalten. Es wird in erheblichem Maße in der Gesundheitsbranche genutzt, um patientenorientierte Gesundheitssysteme zu schaffen und die Gesundheitsexperten zu unterstützen. Solche Systeme und Fachleute werden für die systematische Nutzung von Daten und Analysen eingesetzt, um Konsolen und beste Praktiken zu finden, die zu einer besseren Patientenversorgung mit minimalen Kosten führen. Meistens steht Magenkrebs an vierter Stelle der allgemeinen Krebserkrankungen und ist der zweitgrößte Grund für die krebsbedingte Sterblichkeit in der ganzen Welt geworden. Dies ist die treibende Kraft hinter dieser Forschungsarbeit. Dieses Buch befasst sichmit dem Entwurf und der Entwicklung neuartiger Klassifikatoren, die auf Data-Mining-Techniken zur Klassifizierung von Magenkrebsdaten beruhen. Darüber hinaus werden neue Techniken zur Auswahl von Merkmalen für die Vorhersage von Magenkrebs entwickelt.
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