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L'industrie médicale se développe à un rythme soutenu et se numérise également. L'industrie de la santé génère une grande quantité de données à l'aide des dossiers médicaux électroniques. Un grand volume de données non structurées, semi-structurées et structurées est généré. Il devient donc important d'exploiter le potentiel réel des données hautement non structurées générées. Dans les pays en développement comme l'Inde, l'une des principales causes de mortalité et de maladie est une maladie non transmissible, l'insuffisance rénale chronique. Il faut être plus prudent dans le diagnostic…mehr

Produktbeschreibung
L'industrie médicale se développe à un rythme soutenu et se numérise également. L'industrie de la santé génère une grande quantité de données à l'aide des dossiers médicaux électroniques. Un grand volume de données non structurées, semi-structurées et structurées est généré. Il devient donc important d'exploiter le potentiel réel des données hautement non structurées générées. Dans les pays en développement comme l'Inde, l'une des principales causes de mortalité et de maladie est une maladie non transmissible, l'insuffisance rénale chronique. Il faut être plus prudent dans le diagnostic initial de la maladie. L'insuffisance rénale chronique se développe chez une personne en fonction de divers facteurs tels que l'âge, la tension artérielle, le taux de sucre, les protéines, le sexe et bien d'autres. Dans ce livre, un système automatisé est développé pour aider à détecter la maladie à un stade précoce en prenant en compte tous les facteurs responsables de son apparition. Ce système peut aider à prédire l'apparition de la maladie, ce qui peut être bénéfique pour les patients afin qu'ils reçoivent le bon traitement à un stade précoce.