أساليب التنقيب عن البيانات لتشخيص الأمراض
ملخص البحث
الملخص
قد ابدى التطبيق الناجح للتعدين فى البيانات أهميه واضحه للغاية فى معظم المجالات مثل التجارة الإلكترونية والتسويق للقدره على استخدامها في اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD) في الصناعات والقطاعات الأخرى. ومن بين هذه القطاعات مجالات الطب والصحة العامة. ومن الملاحظ ان المؤسسات الطبية تتلخص وظيفتها فى جمع كميات هائلة من البيانات الصحية التي، للأسف ، ليست "الملغومة" لاكتشاف المعلومات المخفية. يمكننا وصف هذه البيانات بأنها "غنية بالبيانات" وفقيره الى " المعرفة".
في هذه الدراسة، تم استخدام احدى تقنيات استخراج البيانات الأكثر أهمية وهى الشبكات العصبية الاصطناعية لحجم الهائل من البيانات في احدى مجالات الطب الا وهو طب الأطفال بأمراض الجهاز التنفسي. بعد ان تم تدريب الشبكة العصبيه ب 699 حاله من الحالات المختلفه للاطفال الذين يعانون من اعراض احدى امراض الجهاز التنفسى للاطفال الثمانيه وهى (التهاب القصيبات والالتهاب الرئوي والتهاب لسان المزمار الحاد ، ذات الجنب، وانتفاخ الرئة، الحنجرة الحادة والربو والقصبات).
وأوضحت البيانات الحالية إلى أن 90 ٪ من مجموع الحالات التي تمثل اختبار الفحص تم تشخيصها بطريقه صحيحه. هذا يعني أن نتائج التجارب الطبية على هذه البيانات توضح أن الشبكات العصبية مهمة في التشخيص من البيانات الطبية ، وخاصة بالنسبة لكمية كبيرة من البيانات.
كما نقوم بتصميم خوارزمية ذكية للتشخيص التلقائي لأمراض الجهاز التنفسي للأطفال. وقد تم تحليل البيانات المستخدمة على نطاق واسع الكتلة التعدين في تخصصات عديدة، مثل الإحصاءات ، وهندسة البرمجيات، وعلم الأحياء وعلم النفس والعلوم الاجتماعية الأخرى ، من أجل تحديد المجموعات الطبيعية لكميات كبيرة من البيانات.
في هذا العمل لفترة وجيزة ندرس تنفيذ كل من المبدأ وتقنيات (SOM) تقنيات تجميع للحجم الهائل من البيانات الطبية في واحدة من الحقل الطبي الذي هو مرض الجهاز التنفسي للأطفال. ثم نقارن نتائج تقنية SOM مع نتيجة تحليل المكونات الرئيسية (PCA). نتائج المحاكاة تبين أن SOM أداؤها أفضل من .PCA
وتتكون فصول الرساله من الاتى:
الفصل الاول :- وهو مقدمه عامه على استخدام اسلوب التنقيب فى البيانات فى المجال الطبى وكيف ان المجال الطبى فى وقتنا هذا يحتاج على وسيله للمساعده فى اكتشاف المعلومات اللتى يمكن استخراجها من مجموعه البيانات الموجوده فى قواعد البيانات الطبيه و تعريف عمليه تنقيب البيانات وايضا مقدمه عن استخدام الشبكات العصيبه وهى احدى تقنيات التنقيب عن البيانات وكيفيه استخدامها فى مساعده الاطباء فى اتخاذ القرار ووصف تقديمى للنظام الخبير وماهى مميزاته.
الفصل الثانى:-
يشمل على دراسه شامله للدراسات السابقه فى كيفيه استخدام التنقيب فى البيانات فى مجال الطب وخصوصا مجال طب الاطفال امراض الجهاز التنفسى
الفصل الثالث:-
وهو دراسه تفصيله وتوضيحيه ايضا عن ماهو عمليه التنقيب فى البيانات والخطوات اللازمه لذلك وماهى ادوات عمليه التنقيب وماهى وظائف عمليه التنقيب وماهى دوره حياه اى نظام يعتمد على التنقيب فى البيانات.
يليه بعد ذلك شرح مفصل ايضا للخلايا العصبيه الصناعيه وتوضيح كيف انه يوجد تشابه بينها وبين فكر الانسان وماهو تركيب الشبكات العصبيه الصناعيه. وما هى انواع التعليم الاصطناعى وكذلك تفسير كلا من طريقتين SOM , PCA فى تصنيف البيانات
الفصل الرابع:-
ويحتوى على النتائج التطبيقيه للرساله ويشمل على نتائج معالجه البيانات باستخدام الشبكات العصبيه وايضا مقارنه بين نتائج الطريفتين الاتيين SOM , PCA ومعرفه ايا منهما افضل فى عمليه تشخيص الامراض للحالات المعطاه.
الكلمات المفتاحيه
أساليب التنقيب عن البيانات لتشخيص الأمراض