دانلود پایان نامه داده کاوی در حوزه مراقبت از سلامت

1. مقدمه 2. روش 3. پیشینه نظری 4. نتایج 5. تجزیه و تحلیل 6. بحث و بررسی 7. نتیجه گیری و کارهای آتی

چکیده – داده کاوی به ابزاری اساسی و بسیار مهم در حیطه های مختلف، شامل مراقبت از سلامت، جهت یافتن الگوها و روابط در مجموعه کلان داده ها برای حل مسائل دنیای کسب و کار، تبدیل شده است. با این حال، با توجه به حساسیت داده های مراقبت از سلامت، حفاظت از محرمانگی و حریم خصوصی برای حفاظت از اطلاعات بیماران، از اولویت بالایی برخوردار است. این مرور مقالات، بر روش های ایمنی و حریم خصوصی استفاده شده در داده کاوی در زمینه مراقبت از سلامت تمرکز می کند. این مطالعه، فنون مختلف بکار گرفته شده برای ایمن سازی و حمایت از حریم خصوصی داده های مراقبت از سلامت را مورد بررسی قرار می دهد و کاربردهایشان را ارزیابی می کند. همچنین، به پرسش هایی در مورد روش های امنیتی و حریم خصوصی در داده کاوی مراقبت از سلامت و موارد کاربردی خاص آنها، می پردازد. این پایان نامه، با خلاصه کردن وضعیت فعلی روش های امنیت و حریم خصوصی، هدفش مشارکت ادبی در پایگاه دانش داده کاوی در مراقبت سلامت و فراهم کردن نگرش هایی برای پژوهشهای آتی است. نتایج نشان می دهند که روش های بی نام کردن، رمزنگاری، بلاکچین، حریم خصوصی تفاضلی و تصادفی سازی، رایج ترین روش ها می باشند. با این حال، پژوهش بیشتری برای یافتن روش های به اندازه کافی ایمن که همچنان کارایی و مطلوبیت داده ها را حفظ می کنند، لازم است.

Data mining has become an essential tool in various domains, including healthcare, for finding patterns and relationships in large datasets to solve business issues. However, given the sensitivity of healthcare data, safeguarding confidentiality and privacy to protect patient information is highly prioritized. This literature review focuses on security and privacy methods used in data mining within the healthcare field. The study examines various techniques employed to secure and preserve the privacy of healthcare data and explores their applications. The review addresses research questions about security and privacy techniques in healthcare data mining and their specific use cases. By summarizing the current state of security and privacy methods, this review aims to contribute to the knowledge base of data mining in healthcare and provide insights for future research. The results show that anonymization, cryptography, blockchain, differential privacy, and randomization techniques are the most prevalent methods. However, more research is needed to provide sufficiently secure methods that still preserve the data's utility.