Automatisches medizinisches System zur Erkennung von Krankheiten durch Data Mining

Medizinische Datenbanken neigen dazu, in diesen Jahren zu wachsen und können heute eine große Menge an wichtigen Informationen zu vielen häufigen Krankheiten auf der Grundlage ihrer Symptome offenbaren. Daher sind diese Datenbanken sehr hilfreich für Benutzer, die sehr beschäftigt sind und nicht persönlich zum Arzt gehen können, um sich behandeln zu lassen. Mit Hilfe von Daten aus dem Data Mining können sie ihre Krankheiten verstehen und sie mit Medikamenten behandeln, die von hoch bewerteten Ärzten verschrieben werden, ohne einen Arzt aufsuchen zu müssen. In unserem Projekt identifiziert das System konsistente Informationen im medizinischen Bereich, die als Bausteine eines Gesundheitssystems dienen, das mit allen neuesten Entdeckungen aktualisiert wird. Wir verwenden z.B. den k-mean Algorithmus. Diese Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf die Art von Krankheiten und Behandlungsinformationen durch die Eingabe der Symptome und die Beziehung zwischen diesen beiden Entitäten. Das Hauptziel dieser Forschung ist es, den Namen der Krankheit mit den angegebenen Symptomen zu kategorisieren und aus der Datenbank zu extrahieren, die Beziehung zwischen Krankheit und Behandlung zu ermitteln und die Informationen dahingehend zu klassifizieren, ob sie heilbar oder vermeidbar sind und welche Nebenwirkungen sie für den Benutzer haben.

Autorentext

Prof. Sapana Prakash Mali ist Assistenzprofessorin am R. C. Patel Institute of Technology in Shirpur. Sie hat ihr ME in Computertechnik abgeschlossen. Prof. Megha Ravindra Sisode und Prof. Pankaj Eknath Kasar arbeiten beide als Assistenzprofessoren am R. C. Patel Institute of Technology, Shirpur.