استكشاف عوامل خطر السرطان باستخدام تقنيات التنقيب في البيانات: دراسة حالة من اليمن
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
الملخص
التنقيب في البيانات هو موضوع بحث علمي ساخن يحتوي على العديد من التطبيقات في مختلف جوانب الحياة. الرعاية الصحية والطب من بين تلك الجوانب التي اجتذبت الباحثين في التنقيب في البيانات الذين سعوا لحل مشاكل صنع القرار. تشخيص السرطان وعلاجه والتنبؤ به هي اجراءات تستخدم التنقيب في البيانات منذ عقود. تبدو بعض عوامل اخطار السرطان في اليمن مختلفة عن تلك الموجودة في أجزاء أخرى من العالم. من خلال التنقيب في البيانات المتاحة من المؤسسة الوطنية لمكافحة السرطان (NCCF)، تم استخراج المعرفة المفيدة. في هذه الورقة، تم اختيار تصنيف شجرة القرار لبناء نموذج للتنبؤ بعوامل خطر السرطان. بما أن قاعدة بيانات NCCF تحتوي على بيانات تصف بعض جوانب الحياة الاجتماعية، والظروف البيئية، ونمط الحياة، وما إلى ذلك، يمكن أن تساهم هذه البيانات في جهود إزالة الغموض حول عوامل خطر السرطان في اليمن. وشملت الصفات المعلوماتية التي تم اختيارها لبناء النموذج: الجنس، والحالة الاجتماعية، وعدد أفراد الأسرة، والمحافظة، ومضغ القات، ومضغ التبغ (الشمعة)، والتدخين، والعمر، والأقارب المصابين بالسرطان، وفئة السرطان. تم إعداد هذه البيانات لعملية اكتشاف المعرفة من البيانات. ثم، تم إعداده لإدخاله في خوارزميات التعلم C4.5. أظهرت النتائج أن التدخين ومضغ التبغ (الشمعة) ومحافظة الإقامة والحالة الاجتماعية والعمر هي أهم عوامل أخطار الإصابة بالسرطان. حقق النموذج المقدم اداء عالي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للقواعد المستخرجة من شجرة النموذج أن تكون ذات قيمة عالية لكل من الأفراد وقطاع الرعاية الصحية.
