شناسایی بیماری پارکینسون با استفاده از روشهای داده کاوی

بیماری پارکینسون یک اختلال عصبی مزمن و پیشرونده است که اصولا بر تعادل حرکتی انسان تاثیر میگذارد. این بیماری اغلب با نشانه های اختلال در حرکت، لرزش، استفاده ضعیف از عضلات، و مشکلات کنترل حرکتی همراه است. هدف این مقاله، استفاده از تکنیکهای داده کاوی برای تشخیص و پیشبینی این بیماری در زمینه نرم افزارهای پزشکی و پشتیبانی از تصمیمگیری پزشکان است.در این مقاله، از داده های جمعآوری شده از بیماران پارکینسون استفاده شده است. این داده ها شامل اطلاعات جسمی و روانی بیماران، اعتبارسنجیها و اندازه گیریهای مرتبط با بیماری می باشند. از طریق تحلیل و پردازش این داده ها با استفاده از ابزارهای داده کاوی مختلف مانند Rapid MinerوWeka ، الگوها و ویژگیهای مهمی که به تشخیص بیماری پارکینسون کمک میکنند، شناسایی شدهاند.نتایج این مقاله نشان میدهد که از تحلیل داده های بیماران با استفاده از روشهای داده کاوی میتوان به طور موثری بیماری پارکینسون را تشخیص داد. این روشها به پزشکان و متخصصان کمک میکنند تا بیشترین ارزش از داده های موجود را برای تشخیص و مدیریت بهتر بیماری پارکینسون در نرم افزارهای پزشکی بهره برند.این مقاله به عنوان یک منبع ارزشمند که روشهای موجود در داده کاوی را به جهت تشخیص بیماری پارکینسون با استفاده از علم داده کاوی مورد بررسی قرار داده و به پژوهشهای آتی در این زمینه کمک میکند.