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Using data mining techniques in heart disease diagnosis and treatment

心脏病 计算机科学 疾病 数据挖掘 统计分析 疾病治疗 数据科学 重症监护医学 机器学习 医学 病理 统计 数学
作者
Mai Shouman,Tim Turner,Rob Stocker
标识
DOI:10.1109/jec-ecc.2012.6186978
摘要

The availability of huge amounts of medical data leads to the need for powerful data analysis tools to extract useful knowledge. Researchers have long been concerned with applying statistical and data mining tools to improve data analysis on large data sets. Disease diagnosis is one of the applications where data mining tools are proving successful results. Heart disease is the leading cause of death all over the world in the past ten years. Several researchers are using statistical and data mining tools to help health care professionals in the diagnosis of heart disease. Using single data mining technique in the diagnosis of heart disease has been comprehensively investigated showing acceptable levels of accuracy. Recently, researchers have been investigating the effect of hybridizing more than one technique showing enhanced results in the diagnosis of heart disease. However, using data mining techniques to identify a suitable treatment for heart disease patients has received less attention. This paper identifies gaps in the research on heart disease diagnosis and treatment and proposes a model to systematically close those gaps to discover if applying data mining techniques to heart disease treatment data can provide as reliable performance as that achieved in diagnosing heart disease.
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