استفاده همزمان از همبستگی‌خطی پیرسون و ترکیب الگوریتم‌های داده‌کاوی به منظور بهبود پیش‌بینی نوع تومور در بیماران سرطانی

امروزه سرطان سینه از شایع‌ترین بیماری‌های سرطان در بین زنان به‌شمار می‌آید. آمارها از رشد شش درصدی این نوع سرطان در ایران حکایت می‌کند که نشان دهنده جدی بودن خطر آن می‌باشد. این در صورتی است که در صورت پیشگیری و یا تشخیص زود هنگام بیماری می‌توان تا حد زیادی از خطرات آن جلوگیری نمود. با پیشرفت علوم پزشکی، زمینه لازم جهت ایجاد سیستم‌هایی با قابلیت پیشگیری، پیش‌بینی و درمان بیماران با استفاده از فناوری‌های جدید حاصل گردیده است. داده‌کاوی پزشکی سعی در مدل‌سازی و کشف روابط بین عوامل خطرساز جهت پیش‌بینی وضعیت بیماران آینده با کمک از داده‌های در‌دست دارد. در این پژوهش سعی گردیده تا با مقایسه الگوریتم‌های مختلف داده‌کاوی و ترکیب این الگوریتم‌ها، روشی جدید، کارا و با دقت بالا و قابلیت پیاده‌سازی بر روی داده‌های محلی ایجاد گردد. در نهایت روش پیشنهادی که به بهبود کارایی الگوریتم بیز ساده با استفاده از الگوریتم آدابوست می­پردازد، توانایی پیش‌بینی نوع تومور خوش‌خیم یا بدخیم با دقت96.67 درصد را دارا می­باشد. داده‌های لازم جهت این فرآیند از سایت UCI جهت تشخیص نوع تومور با569 رکورد و32 متغیر، استخراج گردیده است.