در دنیای پزشکی امروز، داده های مربوط به علائم بیماران مبتلا به بیماری های گوناگون و نتایج روش های کمکی برای تشخیص این بیماری ها بسیار گسترده هستند. به طوری که معمولا تحلیل و درنظر گرفتن همه ی جانبه ی کلیه عوامل دخیل توسط یک فرد دشوار به نظر می آید. در این شرایط نیاز به یک سیستم مکانیزه برای کمک به کشف الگوهای موجود و همچنین پیش بینی رخداد های آتی کامال احساس می شود. دانش داده کاوی به عنوان ارائه کننده ی این سیستم مکانیزه کمک های چشمگیری در پیشرفت های پزشکی به خصوص در زمینه ی تشخیص بیماری های گوناگون کرده است. امروزه با پیشرفت علم و تکنولوژی و ابزارهای فناوری، توانایی بازبینی و ذخیره داده های مهم با حجم وسیع فراهم شده است و نیاز به علمی جهت جستجو در این داده ها و دریافت نتایج مفید الزم و ضروری گشته است. داده کاوی، جستجوی خودکار منابع داده ای بزرگ، جهت یافتن الگوها و وابستگی هایی است که تحلیل های ساده آماری قادر به انجام آن نیستند. یکی از زمینه هایی که نیازمند استفاده از این ابزارها جهت تحلیل داده های وسیع و مدل سازی پیشگویانه با روش های محاسباتی جدید است، علم پزشکی می باشد. بیشتر افرادی که از علم داده کاوی را مورد استفاده قرار می دهند افراد متخصصی در یک زمینه خاص علمی )پزشک، رادیولوژیست، مدیر فروش، تاجر( بوده و نه تنها به داده های خاص خود دسترسی دارند بلکه به جمع آوری آن نیز اقدام می ورزند.
هدف این افراد این است که نه تنها ترجیح می دهند داده های خود را بهتر بشناسند بلکه تمایل دارند دانش جدیدی را در رابطه با زمینه فعالیت خود کشف نمایند. مقصود صاحبان داده، حل مسائل و مشکلات با استفاده از راه های جدید و در صورت امکان بهتر می باشد. در علم پزشکی کشف و تشخیص به موقع بیماری می تواند از ابتلا به بسیاری از بیماری های مهلک نظیر سرطان جلوگیری نموده و باعث نجات زندگی مردم گردد. با پیشرفت های بیولوژیکی امروزه و توسعه تکنولوژی و استفاده از فناوری های روز و تجهیزات مدرن پزشکی، متخصصین قادرند تا به جمع آوری اطلاعات دقیقتری در مورد بیماران بپردازند که تحلیل آنها به دلیل حجم بالای اطلاعات و متعدد بودن موارد، مشکل می باشد و نیاز به فناوری جدیدتری می باشد که تکنولوژی های داده کاوی به کمک الگوریتم های قدرتمند خود به این مهم دست یافته است. هدف از روش های پیشگویی داده کاوی در پزشکی بالینی ساخت یک مدل پیشگویانه است که به پزشکان کمک می کند تا روش های پیشگیری، تشخیص و برنامه های درمانی خود را بهبود بخشند. قدرت داده کاوی در این است که می تواند الگوهایی را که در جستجوی کاربر مورد توجه قرار نگرفته است افشا کند و پاسخ هایی را برای سوالاتی که هرگز درخواست نشده بود، تولید نماید .داده کاوی در پزشکی و بیولوژی بخش مهمی از انفورماتیک زیست پزشکی است و یکی از کاربردی ترین علوم کامپیوتر در این علم بوده که در بیمارستان، کلینیک ها، آزمایشگاه ها و مراکز تحقیقاتی به کار گرفته شده است.
داده کاوی پزشکی دارای پتانسیل بسیار زیادی برای کاوش الگوهای پنهان در مجموعه داده های دامنه پزشکی است. این الگوها را می توان برای تشخیص بالینی مورد استفاده قرار داد . داده کاوی به کندی اما به طور فزاینده برای رفع مشکلات متعدد در کشف دانش و در پخش سلامت به کار گرفته شده است.
بررسی داده کاوی و پیرامون آن و کاربرد آن در حوزه پزشکی، خوش رفتار
کپی برداری بدون ذکر منبع، براساس قانون جرایم اینترتی و مادۀ 12 فصل سوم قانون جرایم رایانه ای غیر قانونی بوده و مجازات جزای نقدی و حبس دارد و شرعا نیز حرام است!
اگر در زمینه داده کاوی در حال تحقیق یا پیاده سازی پروژه یا پایان نامه هستید برای گرفتن مشاوره یا دادن سفارش انجام با ما تماس بگیرید. آکادمی داده در تلگرام، واتزآپ و تمامی پیام رسان های ایرانی(سروش، آی گپ، بله، گپ و ویسپی) با شماره 09120637751 حضور دارد برای ارتباط از طریق ایمیل آدرس جیمیل: dataacademyir@gmail.com می باشد.
افتخار آکادمی داده، همسفر بودن با شما در راه یادگیری علم داده است.