Data mining for better healthcare: A path towards automated data analysis?

Tipo di pubblicazione: Articolo in atti di convegno
Tipologia MIUR: Contributo in Atti di Convegno (Proceeding) > Contributo in atti di convegno
Titolo: Data mining for better healthcare: A path towards automated data analysis?
Autori: Cerquitelli, Tania; Baralis, Elena; Morra, Lia; Chiusano, Silvia
Autori di ateneo:
Intervallo pagine: pp. 60-63
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc
ISBN: 9781509021086
Titolo del convegno: 32nd IEEE International Conference on Data Engineering Workshops, ICDEW 2016
Luogo dell'evento: Helsinkin
Data dell'evento: 2016
Abstract: In today's world, large volumes of medical data are being continuously generated, but their value is severely undermined by our inability to translate them into knowledge and, ultimately, actions. Data mining techniques allow the extraction of previously unknown interesting patterns from large datasets, but their complexity limits their practical diffusion. Data-driven analysis is a multi-step process, in which health care professionals define analysis goals and assess extracted knowledge, while computer scientists tackle the non trivial task of driving the miner system analysis activity. This paper addresses the mining activity from a different perspective. We believe that mining systems should be able to devise which knowledge could be most interesting to users and extract actionable knowledge from large medical datasets, with minimal user intervention. More specifically, mining systems should be capable of (i) devising viable end-goals for a specific dataset (i.e., that yield actionable knowledge to the user and are feasible given the dataset characteristics and size), based on the expertise acquired during the analysis of previous datasets, and (ii) extracting a manageable set of knowledge. Automated data analysis should fuel the next generation of medical mining systems, thus enabling users to automatically mine massive data repositories
Data: 2016
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: artificial intelligence, information systems, computational theory and mathematics, information systems and management, computer graphics and computer-aided design
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
    Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
    Data di deposito: 22 Nov 2016 12:12
    Data ultima modifica (IRIS): 22 Nov 2016 11:12:13
    Data inserimento (PORTO): 24 Nov 2016 05:39
    Numero Identificativo (DOI): 10.1109/ICDEW.2016.7495617
    Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2656947
    Link resolver URL: Link resolver link
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