TY - JOUR T1 - Comparison of Three Decision-Making Models in Differentiating Five Types of Heart Disease: A Case Study in Ghaem Sub-Specialty Hospital TT - مقایسه سه مدل تصمیم‌گیری در افتراق پنج نوع بیماری قلبی (مطالعه موردی: بیمارستان فوق تخصصی قائم کرج) JF - jhbmi JO - jhbmi VL - 5 IS - 4 UR - http://jhbmi.ir/article-1-314-fa.html Y1 - 2019 SP - 457 EP - 468 KW - Data mining KW - Neural network KW - Decision tree KW - Heart disease KW - Diagnosis N2 - مقدمه: بیماری‏های قلبی- عروقی در حال تبدیل‏شدن به اصلی‏ترین عامل مرگ‌ومیر و ناتوانی بشر در اغلب کشورهای دنیا هستند. هدف از انجام این پژوهش، پیش‏بینی انواع بیماری‏های قلبی جهت تشخیص دقیق‏تر به وسیله تکنیک‏های داده‎‏کاوی و شبکه عصبی می‏باشد. روش: این پژوهش به صورت کاربردی-پیمایشی انجام و پس از پیش‏پردازش داده‏ها از سه رویکرد شبکه عصبی، درخت تصمیم‏گیری و الگوریتم ساده بیزی برای پیش‏بینی و تشخیص در نرم افزار Rapid miner و از مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‏بینی در نرم‏افزار Matlab استفاده شد. نتایج: از الگوریتم ژنتیک برای انتخاب متغیرهای مؤثر و برای پیش‏بینی انواع بیماری قلبی، در داده‏کاوی از مدل‏های شبکه عصبی مصنوعی، درخت تصمیم‏گیری و الگوریتم ساده بیزی استفاده شد. همچنین از مدل AHP برای تعیین مدل با بهترین عملکرد پیش‏بینی انواع بیماری‏های قلبی استفاده شد. نتیجه ­گیری: شبکه عصبی عملکرد بسیار بهتری نسبت به مدل‏های داده‏کاوی دیگر ارائه‏ شده در تشخیص انواع بیماری‏های قلبی در این پژوهش دارد. همچنین در تشخیص بیماری به وسیله شبکه عصبی مصنوعی، مدل با دقت بالای 80 درصد، خوب و مورد قبول واقع شد. M3 ER -