Prise de décision dans les applications médicales - une approche algorithmique
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Un grand nombre d'hôpitaux et de structures de soins de santé continuent d'évoluer, car ils trouvent de meilleurs moyens d'institutionnaliser l'adoption et d'universaliser l'utilisation du système d'information sur les soins de santé (SIS), qui aide à la collecte et au partage des données entre les réseaux interdépartementaux (au sein des hôpitaux) et interhospitaliers (entre les hôpitaux). Les techniques d'exploration de données peuvent être utilisées dans ces contextes pour éliminer les inefficacités et relever les défis de la prestation de soins de santé, car l'identificat...
Un grand nombre d'hôpitaux et de structures de soins de santé continuent d'évoluer, car ils trouvent de meilleurs moyens d'institutionnaliser l'adoption et d'universaliser l'utilisation du système d'information sur les soins de santé (SIS), qui aide à la collecte et au partage des données entre les réseaux interdépartementaux (au sein des hôpitaux) et interhospitaliers (entre les hôpitaux). Les techniques d'exploration de données peuvent être utilisées dans ces contextes pour éliminer les inefficacités et relever les défis de la prestation de soins de santé, car l'identification de modèles clés dans les données relatives aux patients aidera à comprendre et donc à agir en temps utile sur les principaux déterminants de la santé, ce qui permettra d'éviter les maladies. Trouver un algorithme optimal basé sur une technique d'exploration de données qui soit à la fois efficace et efficient, tout en extrayant des informations utiles pour l'aide à la décision à partir de ces bases de données HIS en constante augmentation, reste un besoin non satisfait.Ce travail a été soumis à l'approbation et à l'examen éthiques du conseil d'examen éthique (ERB) de l'hôpital BGS Global, Bangalore, Inde, et a été dûment approuvé avant le début de l'étude. L'ouvrage présente les résultats de la sélection de caractéristiques en cascade avec l'algorithme de classification pour des ensembles de données médicales. La classification maximale des maladies
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