مشخصات مقاله:
عنوان فارسی مقاله:
کاربرد الگوریتم های داده کاوی برای زوال عقل در افراد مبتلا به ایدز
عنوان انگلیسی مقاله:
Application of Data Mining Algorithms for Dementia in People with HIV/AIDS
مناسب برای رشته های دانشگاهی زیر:
مهندسی پزشکی، مهندسی صنایع
مناسب برای گرایش های دانشگاهی زیر:
سایبرنتیک پزشکی، داده کاوی، مهندسی سیستم های سلامت
وضعیت مقاله انگلیسی و ترجمه:
مقاله انگلیسی را میتوانید به صورت رایگان با فرمت PDF از باکس زیر دانلود نمایید. ترجمه این مقاله با فرمت WORD – DOC آماده خریداری و دانلود آنی میباشد.
فهرست مطالب:
1. مقدمه
2. روش شناسی
3. نتایج و بحث
4. نتیجه گیری و پژوهش های آینده
منابع
قسمتی از مقاله انگلیسی و ترجمه آن:
Dementia interferes with the individual’s motor, behavioural, and intellectual functions, causing him to be unable to perform instrumental activities of daily living. This study is aimed at identifying the best performing algorithm and the most relevant characteristics to categorise individuals with HIV/AIDS at high risk of dementia from the application of data mining. Principal component analysis (PCA) algorithm was used and tested comparatively between the following machine learning algorithms: logistic regression, decision tree, neural network, KNN, and random forest. The database used for this study was built from the data collection of 270 individuals infected with HIV/AIDS and followed up at the outpatient clinic of a reference hospital for infectious and parasitic diseases in the State of Ceará, Brazil, from January to April 2019. Also, the performance of the algorithms was analysed for the 104 characteristics available in the database; then, with the reduction of dimensionality, there was an improvement in the quality of the machine learning algorithms and identified that during the tests, even losing about 30% of the variation. Besides, when considering only 23 characteristics, the precision of the algorithms was 86% in random forest, 56% logistic regression, 68% decision tree, 60% KNN, and 59% neural network. The random forest algorithm proved to be more effective than the others, obtaining 84% precision and 86% accuracy.
زوال عقل باعث اختلال در کارکردهای حرکتی، رفتاری، و هوشی فرد می شود به طوری که او را از انجام فعالیت های مؤثر روزمره بازمی دارد. پژوهش کنونی بر آن بود که بهترین الگوریتم عمل کننده و مرتبط ترین خصوصیات را با استفاده از داده کاوی شناسایی کند تا بدین وسیله افراد مبتلا به ایدزی که در خطر جدی زوال عقل هستند را طبقه-بندی نماید. در این راستا، الگوریتم تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA) مورد استفاده قرار گرفت و آزمایش هایی به شکل مقایسه ای میان الگوریتم های یادگیری ماشینی زیر انجام شد: رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، شبکه ی عصبی، KNN (k همسایه ی نزدیک تر) و جنگل تصادفی. پایگاه داده ی مورد استفاده در این مطالعه بر پایه ی گردآوری داده ی 270 انسان مبتلا به ایدز تدوین گردید و ادامه ی کار در درمانگاه یک بیمارستان مرجع بیماری های واگیردار و انگلی در ایالت سیرا برزیل از ژانویه تا آوریل 2019 پیگیری شد. همچنین، عملکرد الگوریتم ها به ازای 14 ویژگی و خصوصیت موجود در پایگاه داده تجزیه و تحلیل شدند؛ آنگاه با کاهش ابعاد، در کیفیت الگوریتم های یادگیری ماشینی بهبودی حاصل شد و مشخص گردید که در جریان آزمون ها، حتی حدود 30 درصد تنوع از میان رفت. افزون بر این، هنگام در نظر گرفتن تنها 23 ویژگی و خصوصیت، دقت الگوریتم ها در جنگل تصادفی برابر 86 درصد، در رگرسیون لجستیک برابر 56 درصد، در درخت تصمیم برابر 68 درصد، در KNN برابر 60 درصد، و در شبکه ی عصبی برابر 59 درصد بود. معلوم گردید که الگوریتم جنگل تصادفی نسبت به بقیه کارامدتر است به طوری که به دقت 84 درصدی و صحت 86 درصدی دست یافت.