Revista de la Sociedad Argentina de Diabetes
MINERÍA DE DATOS EN DIABETES
Resumen
La minería de datos (MD) es una herramienta relativamente novedosa que permite descubrir relaciones o conexiones desconocidas en bases de datos. Su aplicación en medicina es escasa1, y por ende en diabetes. Describimos sus nociones básicas, acompañadas de hipotéticos casos relacionados con diabetes, para aplicar en nuestra práctica diaria.
Palabras clave
Texto completo:
PDFReferencias
Savage N. Mining data for better medicine. MIT Technology Review. 2011; 38:235-7.
North MA. Data mining for the masses. A global text project book. 2012; 122-24.
Kotu V, Deshpande B. Predictive analytics and data mining: concepts and practice with Rapidminer. Morgan Kaufmann, Elsevier, 2014: 4111.
Chisholm A. Exploring data with Rapidminer. Packt Publishing. 2013: 306-7.
Hofmann M. Data mining use cases and business and analytics applications. Chapman&Hall CRC. 2013; 234-5.
Sumathi S, Sivanandam S. Introduction to Data mining and its applications. Springer. USA. 2006; 732-33.
The DCCT Research Group. Epidemiology of severe hypoglycemia in the diabetes control and complications trial. The American Journal of Medicine. Vol. 90, Issue 4, April 1991, Pages 450-459.
DOI: http://dx.doi.org/10.47196/diab.v49i3.204
Copyright (c) 2020 Sociedad Argentina de Diabetes Asociación Civil
