慢性疾病领域的过程挖掘和数据挖掘应用:系统性审查
Kaile Chen1, Farhad Abtahi2, Juan-Jesus Carrero3
1Department of Clinical Science, Intervention and Technology, Karolinska Institutet, 17177 Stockholm, Sweden; School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health, Department of Biomedical Engineering and Health Systems, Division of Ergonomics, KTH Royal Institute of Technology, 14157 Stockholm, Sweden.
数据挖掘和过程挖掘越来越多地用于慢性疾病研究,特别是在糖尿病和癌症护理中. 提高临床解释和标准化报告是这些数据驱动医疗保健方法未来的关键机会.
科学领域:
- 医疗保健信息学 医疗保健信息学
- 数据科学在医学中的数据科学
- 计算流行病学计算流行病学
背景情况:
- 医疗信息技术的普及产生了大量的数据集,对于改善患者护理和治疗慢性疾病至关重要.
- 对现有文献进行了全面的审查,以确定应用数据挖掘和过程挖掘到慢性疾病管理中的趋势和机会.
- 该研究侧重于2000年至2022年间发表的研究,利用主要的科学数据库进行彻底分析.
研究的目的:
- 系统地审查和总结使用数据挖掘或慢性疾病的过程挖掘的研究.
- 确定当前的研究趋势和该领域的未来机会.
- 分析这些方法在2000年至2022年期间的应用.
主要方法:
- 在PubMed,科学网络,EMBASE和谷歌学者中进行全面的文献搜索.
- 包含和排除标准用于过相关文章.
- 分析了71篇精选的文章,重点关注慢性疾病研究中的数据挖掘和过程挖掘.
主要成果:
- 在糖尿病研究中应用数据挖掘方法的显著增长趋势.
- 过程挖掘用于模型临床途径的使用显著增加,特别是在癌症研究中.
- 观察到过程挖掘,数据挖掘和传统统计方法的频繁整合.
结论:
- 多种分析方法的整合需要根据它们的假设仔细选择统计方法.
- 目前还没有标准化指导方针,用于在医疗环境中报告过程挖矿研究.
- 在医疗保健中,有必要改善数据挖掘和过程挖掘的临床解释性和发现的应用.
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