تحلیل داده های بیماران دیابتی در راستای خوشه بندی و تجویز دارو براساس الگوریتم پیشنهادی | ||
مجله دانشکده پزشکی دانشگاه علوم پزشکی مشهد | ||
مقاله 14، دوره 63، شماره 2، خرداد و تیر 1399، صفحه 2358-2368 اصل مقاله (887.96 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22038/mjms.2020.16125 | ||
نویسندگان | ||
صفاناز حیدری1؛ رضا رادفر* 2؛ محمود البرزی3؛ محمد علی افشار کاظمی4؛ علی رجب زاده قطری5 | ||
1دانشجوی دکتری ، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد علوم و تحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
2گروه مدیریت فناوری اطلاعات ، واحد علوم و تحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران ، ایران | ||
3گروه مدیریت فناوری اطلاعات ، واحد علوم وتحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران ،ایران | ||
4دانشیار ، گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران | ||
5گروه مدیریت، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
مقدمه: دیابت یک اختلال سوخت و سازی در بدن است که توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین میرود . هدف کلی از انجام پژوهش حاضر کشف دانش نهفته در دادههای بیماران دیابتی است، که میتواند به پزشکان در خوشهبندی بیماران جدید و تجویز داروی مناسب مطابق هر خوشه کمک نماید. روش کار: در این مقاله از الگوریتم MR-VDBSCAN استفاده شده است. پیادهسازی این الگوریتم در بستر هدوپ مبتنی بر چارچوب نگاشت-کاهش میباشد. ایده اصلی تحقیق استفاده از چگالی محلی برای یافتن چگالی هر نقطه است. این استراتژی میتواند مانع از اتصال خوشهها با چگالیهای متفاوت شود. نتایج: الگوریتم موردنظر بر روی دیتا ست انتخاب شده، تست و ارزیابی و نتایج نشان از دقت بالا و کارایی و مقیاسپذیری آن دارد. نتایج بدست آمده با نتایج اجرای خوشهبندی k-Means مقایسه شد، الگوریتم MR-VDBSCAN در مقایسه با آن از سرعت اجرای بالاتر و دقت تشخیص بهتری برخوردار هست و همچنین توانایی تشخیص خوشهها با چگالی متفاوت برتری این الگوریتم نسبت به الگوریتم مورد مقایسه است. نتایج نشان میدهد که الگوریتم MR-VDBSCAN میتواند عملکرد بهتر را از سایر الگوریتمها فراهم کند. نتیجه گیری: نتایج نشان میدهد که که الگوریتم MR-VDBSCAN نسبت به الگوریتم K-means خوشه-بندی بهتری را انجام میدهد و میتواند بیماران را در زیرگروههایی قرار دهد که پزشکان را در تجویز یاری نماید. نتیجه پیشبینی شده برای تشخیص اینکه کدوم گروه سنی و جنسیت بیشتر تحت تاثیر دیابت قرار دارند، استفاده میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
خوشهبندی؛ هدوپ؛ مپ ردیوس؛ داده انبوه؛ دیابت؛ داده کاوی | ||
مراجع | ||
1. Kordi F, Esfandi A, Hemmati F. Detection and Diagnosis of Diabetes Using Clustering and | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,729 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 804 |