خوارزمية مقترحة للتنبؤ بفيروس نقص المناعة البشرية عن طريق استخدام تكنولوجيا تنقيب البيانات
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
يعتمد تنقيب البيانات (DM) على تحليل كميات كبيرة من المعلومات في قواعد البيانات الكبيرة بالاعتماد على العديد من المصادر للحصول على معلومات مفيدة يمكن استخدامها في مجالات مختلفة، كالتعليم والرعاية الصحية ، للحصول على أفضل معرفة ممكنة. في مجال الرعاية الصحية، فإن الكم الهائل من معلومات العلوم الطبية لديها القدرة على التنبؤ بالأمراض الخطيرة مثل مرض العوز المناعي البشري (HIV) في فترة زمنية قصيرة إذا تم معالجتها بطريقة مناسبة. لذلك، يمكن ضبط المعالجة المبكرة باستخدام الخوارزميات والأساليب المناسبة، مثل خوارزميات تعدين قواعد البيانات، والتي سوف تؤثر بشكل إيجابي على التشخيص.
تم الاعتماد على مبادئ خوارزمية الشجرة لبناء الخوارزمية المقترحة ، الخوارزمية المقترحة في هذه الورقة تعتمد على الأنماط المتكررة والتي يمكن أن تساعد الأطباء في تمييز مستوى شدة مرض الإيدز لدى المصابين بالاعتماد على قاعدة البيانات، في التحليل التجريبي للخوارزمية المقترحة على مجموعة معلومات قاعدة بيانات المرضى ،تستغرق الخوارزمية المقترحة وقتًا أقل للعثور على المصابين بفيروس نقص المناعة البشرية مقارنةً بقاعدة البيانات الأصلية ونجد اختلافًا في ذاكرة تخزين قاعدة البيانات بين قاعدة بيانات المرضى والخوارزمية المقترحة.
لقد ادت الخوارزميات التقليدية المستخدمة في البحوث السابقة مثل PART, J48, and Naïve Bayes اداء ضعيفا للتنبؤ بالأمراض وتم حل هذه المشكلة عن طريق التقنيات الجديدة وتطوير نظام تنبؤي لحاله فيروس نقص المناعة البشرية. وبالتالي ،فإن الهدف الرئيسي من هذا البحث كما أظهرته النتائج النهائية أن الخوارزمية المقترحة قابلة للتطبيق في التنبؤ المبكر لفيروس نقص المناعة البشرية مع وقت أقل وذاكرة خزنيه اقل مقارنه مع قاعدة البيانات الاصلية و تقليل قاعدة البيانات إلى شجرة صغيرة يمكن أن تساعد في التنبؤ بحالة المريض في مرحلة مبكرة في اقل وقت ممكن.