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Un gran numero di ospedali e strutture sanitarie continua a evolversi, trovando modi migliori per istituzionalizzare l'adozione e l'uso universale dei sistemi informativi sanitari (HIS), che aiutano a raccogliere e condividere i dati tra le reti interdipartimentali (all'interno degli ospedali) e interospedaliere (tra ospedali). Le tecniche di data mining possono essere utilizzate in questi contesti per eliminare le inefficienze e superare le sfide nell'erogazione dell'assistenza sanitaria, in quanto l'identificazione di modelli chiave all'interno dei dati a livello di paziente aiuterà a comprendere e quindi ad agire tempestivamente sui determinanti chiave della salute, prevenendo gli oneri legati alle malattie. Trovare un algoritmo ottimale basato su tecniche di data mining che sia efficace ed efficiente, estraendo allo stesso tempo informazioni utili per il supporto decisionale da questi database HIS in continua crescita, continua a essere un'esigenza non soddisfatta.Questo lavoro è stato sottoposto ad autorizzazione e revisione etica presso l'Ethical Review Board (ERB) dell'ospedale BGS Global, Bangalore, India, ed è stato debitamente approvato prima dell'inizio dello studio. Il libro mostra i risultati della selezione delle caratteristiche a cascata con l'algoritmo di classificazione per i set di dati medici. La classificazione massima della malattia