Data mining is an interdisciplinary field. In this field, statistical analysis techniques and artificial intelligence algorithms are used. Thanks to the algorithms used, hidden information within the data is revealed and transformed into qualified information. Data mining techniques have been used effectively in health, engineering, biomedicine and many other fields for many years, and are known to contribute significantly to health sciences. However, the use of this effective method in animal health is very limited and the use of data mining methods in animal health has accelerated in recent years. Animal illness and mortality cause decrease husbandry and this impact negatively on the national economy. Interdisciplinary studies are very important to increase profitability in this field. In this review, studies on the determination of animal diseases and/or risk factors using data mining methods have been examined. Studies in the veterinary field shows the data mining methods can be successfully applied in this field.
Veri madenciliği disiplinler arası bir alandır. Bu alanda istatistiksel analiz teknikleri ve yapay zeka algoritmaları kullanılmaktadır. Kullanılan algoritmalar sayesinde verideki gizli bilgiler açığa çıkarılarak ve nitelikli bilgiye dönüştürülmektedir. Veri madenciliği teknikleri sağlık, mühendislik, biyomedikal ve diğer birçok alanda uzun yıllardır etkin bir şekilde kullanılmaktadır ve sağlık bilimlerine önemli ölçüde katkıda bulunduğu bilinmektedir. Ancak bu etkili yöntemin hayvan sağlığında kullanımı oldukça sınırlı olup son yıllarda hayvan sağlığında veri madenciliği yöntemlerinin kullanımı hızlanmıştır. Hayvan hastalıkları ve ölüm oranları hayvancılığın azalmasına neden olmakta ve bu da ülke ekonomisini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu alandaki karlılığı artırmak için disiplinler arası çalışmalar çok önemlidir. Bu derlemede, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak hayvan hastalıklarının ve / veya risk faktörlerinin belirlenmesine yönelik çalışmalar incelenmiştir. Veterinerlik alanındaki çalışmalar, veri madenciliği yöntemlerinin bu alanda başarıyla uygulanabileceğini göstermektedir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Health Care Administration |
Journal Section | Derlemeler |
Authors | |
Publication Date | October 25, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 14 Issue: 2 |