利用資料探勘技術偵測疾病之異常診斷

Using Data Mining Techniques to Detect Incorrect Diagnoses of Diseases

10.7060/KNUJST.200812.0047

陳垂呈(Chui-Cheng Chen)；陳宗義(Tsung-Yi Chen)

資料探勘 ； 關聯規則 ； 疾病 ； 症狀 ； 異常診斷 ； Data mining ； association rules ； diseases ； symptoms ； incorrect diagnosis

高雄師大學報：自然科學與科技類

25期（2008 / 12 / 01）

47 - 64

繁體中文

本研究以診斷資料為探勘的資料來源，並以某一病患為探勘的目標，設計兩個探勘的方法，利用關聯規則分別從以下兩方面偵測疾病診斷是否異常：一是考量此病患被診斷罹患之疾病是否具有異常的傾向；二是考量此病患被問診顯示之症狀是否具有異常的傾向。根據文中所提出之方法，設計與建置一個偵測疾病異常診斷的探勘系統。 此偵測結果，對臨床經驗不足的醫療人員，對其避免疾病診斷疏忽可以提供非常有用的參考資訊。

In diagnoses of diseases, the researchers used two data mining techniques. One is to check the correctness of a diagnosis of a patient who may have diseases. And the other is to check the correctness of a diagnosis of a patient who has the relevant symptoms of the diseases. The results of detecting can provide very useful information to avoid incorrect diagnoses of diseases for inexperienced hospital staffs.

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