Иранская эпидемиологическая статистика диабета с использованием методов интеллектуального анализа данных

Большие медицинские базы данных требуют интеллектуального анализа данных основанного на знаниях для улучшения результатов медицинской помощи. Диабет глобальное хроническое заболевание нуждается в жестких инструментах прогнозирования основанных на физиологических и патологических профилях пациента. Таким образом профилактические программы могут иметь благоприятные последствия чтобы избежать окончательной катастрофы. Алгоритмы интеллектуального анализа данных применяются для прогнозирования классификации и кластеризации необработанных данных на этапе предварительной обработки для дальнейшей обработки как в научных исследованиях так и в реальной практике. На основе этих результатов можно принимать решения о лечении и ранней диагностике различных заболеваний. Благодаря интеграции этих алгоритмов можно добиться улучшения результатов включая выявление тяжести диабета и связанных с ним последствий а также снижения затрат на здравоохранение как для пациентов так и для систем здравоохранения.