Using data mining and mobile computing for patients of diabetes disease : case study on Gaza Strip

العناوين الأخرى

استخدام تنقيب البيانات و الحوسبة المتنقلة لمرضى السكر : دراسة حالة قطاع غزة

مقدم أطروحة جامعية

al-Sayyid, Khalid Sulayman Husni

مشرف أطروحة جامعية

al-Hulays, Ala Mustafa

الجامعة

الجامعة الإسلامية

الكلية

كلية تكنولوجيا المعلومات

القسم الأكاديمي

تكنولوجيا المعلومات

دولة الجامعة

فلسطين (قطاع غزة)

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2018

الملخص العربي

أشار الاتحاد الفيدرالي الدولي لمرض السكري (( IDF في تقريره للعام 2015 أن هناك ( 415 ) مليون شخص في العالم مصابون بمرض السكري النوع الثاني ( T2D )، و هو الحالة الأكثر شيوعا بين أنماط مرض السكري المعروفة، و يتوقع لهذا الرقم أن يزداد ليصل إلى ( 642 ) مليون شخص بحلول العام 2040م.

و في هذا الصدد، تعتبر قلة الممارسة المنتظمة للتمارين الرياضية و زيادة معدلات السمنة و التهام الطعام بكميات كبيرة و التدخين من أهم الأسباب المؤدية للإصابة بمرض السكري، و التي تؤدي بدورها إلى زيادة خطر الإصابة بأمراض متنوعة تشمل أمراض الكلى و فقدان الرؤية و تلف الأعصاب و تضرر الأوعية الدموية، بالإضافة إلى أمراض القلب.

إن التوصل إلى علاج دائم لمرض السكري تستوجب البحث في كميات هائلة من البيانات المتعلقة بكيفية إدارة المرض بواسطة الأفراد أنفسهم أو بالعناية الطبية.

لهذا من المهم استخدام أساليب التنقيب عن البيانات لتحليلها و التوصل إلى نتائج من رزم البيانات المتعلقة بمرضى السكري من النوع الثاني.

و يفيد بذلك مدى الشعبية الكبيرة التي تتمتع بها أجهزة الاتصال الذكية التي توفر حلولا تقنية عالية المستوى خاصة في مجال أنظمة العناية بالصحة.

و في هذا السياق، فقد قدم العديد من الباحثين حلولا متنوعة لمرضى السكري حول كيفية الاستفادة من تطبيقات الهواتف الذكية، لكن تلك الحلول تبقى منقوصة لأن الباحثين تجاهلوا الحالة الخاصة بكل مريض بعض الباحثين استخدموا أساليب التنقيب عن البيانات للتوصل إلى نتائج من بيانات المرضى بدون فائدة ملموسة تعود عليهم.

يقترح القائمون على هذا البحث انشاء نظام تنقيب عن البيانات يتوافق مع بيئة الهواتف الذكية للتوصل إلى نتائج جديدة من بيانات العناية الصحية بمرضى السكري.

يهدف هذا النظام إلى تبيان مضاعفات المرض التي من المرجح أن يواجهها مريض السكري اعتمادا على البيانات التي يقوم بادخالها في نظام الهاتف، بالإضافة إلى القواعد المستخرجة من نظام التنقيب عن البيانات، علما أن بيانات مرضى السكري في هذا البحث جمعت من العيادات الطبية التابعة لوكالة الغوث في قطاع غزة.

أشارت نتائج التقييم لنظام التنقيب عن البيانات المقترح أن متوسط الدقة عند تصنيف المريض الجديد بشأن احتمالية اصابته بمضاعفات المرض بلغت ( %97.07 ).

كما بينت نتائج تحليل الاستبيان حول فكرة استخدام تطبيقات الهواتف النقالة و الرغبة في استخدام أنظمة مشابهة لتشخيص أمراض مزمنة أخرى أن درجة موافقة المرضى و المختصين بهذا الشأن بلغت ( %81.64 ).

الملخص الإنجليزي

International Diabetes Federation (IDF) in 2015 indicated that there are 415 million people living with diabetes, Type 2 Diabetes (T2D) is more common condition of diabetes types.

The number is expected to increase to 642 million by 2040.

The lack of regular exercise, rising obesity rates, more munched food and smoking cigarettes are contributing factors to diabetes disease.

Leading to an increased risk of infection of developing kidney disease, blindness, nerve damage, blood vessel damage and it contributes to heart disease.

Chronic care of diabetes comes with large amounts of data concerning the self and clinical management of the disease, so it is important to use the methods of data mining for analyzing and extracting knowledge from datasets of T2D patients.

Also, with the increased popularity of smart phones, an increase in high-tech solutions has occurred especially in health care systems.

Many researchers proposed different solutions on how to use a mobile application by diabetes patients, however these researches neglects the status of each patient individually, other researchers used data mining methods to extract knowledge from patients data without the benefit of them by patients.

In this research, we propose a data mining system integrated with a mobile framework to extract new knowledge from diabetes healthcare data.

The system aims to show the complications that a diabetic patient is likely to get based on the data he/she enters into the mobile system and the rules extracted from data mining system.

The diabetes patients’ data were collected from UNRWA Clinics in Gaza Strip.

Results for the proposed data mining system showed that the average accuracy of classify new patients is 97.07%, in terms of the probability of infection of complications of the disease.

In addition, the results of the questionnaire analysis about the idea of using the mobile application and the desire to use similar systems to diagnose other chronic diseases showed that the average specialists and patients' acceptance rate is equal to 81.64%.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• السكر
• مرض السكري
• التنقيب في البيانات

عدد الصفحات

88

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-905685