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Data Mining in Healthcare: Applying Strategic Intelligence Techniques to Depict 25 Years of Research Development

机译：医疗保健中的数据挖掘：应用战略智能技术描述25年的研究发展

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摘要

In order to identify the strategic topics and the thematic evolution structure of data mining applied to healthcare, in this paper, a bibliometric performance and network analysis (BPNA) was conducted. For this purpose, 6138 articles were sourced from the Web of Science covering the period from 1995 to July 2020 and the SciMAT software was used. Our results present a strategic diagram composed of 19 themes, of which the 8 motor themes (‘NEURAL-NETWORKS’, ‘CANCER’, ‘ELETRONIC-HEALTH-RECORDS’, ‘DIABETES-MELLITUS’, ‘ALZHEIMER’S-DISEASE’, ‘BREAST-CANCER’, ‘DEPRESSION’, and ‘RANDOM-FOREST’) are depicted in a thematic network. An in-depth analysis was carried out in order to find hidden patterns and to provide a general perspective of the field. The thematic network structure is arranged thusly that its subjects are organized into two different areas, (i) practices and techniques related to data mining in healthcare, and (ii) health concepts and disease supported by data mining, embodying, respectively, the hotspots related to the data mining and medical scopes, hence demonstrating the field’s evolution over time. Such results make it possible to form the basis for future research and facilitate decision-making by researchers and practitioners, institutions, and governments interested in data mining in healthcare.
机译：为了确定应用于医疗保健的数据挖掘的战略主题和主题演进结构，在本文中，进行了生物计量性能和网络分析（BPNA）。为此目的，6138篇文章从科学网上源于1995年至7月2020年7月，使用了SciMat软件。我们的结果出现了由19个主题组成的战略图，其中8个电机主题（'神经网络，'癌症'，'Eletronic-Health-Records'，'糖尿病 - 疾病'，'阿尔茨海默病'，'乳房 - 在主题网络中描绘了“癌症”，“抑郁”和“随机林”。进行深度分析，以便找到隐藏的模式并提供该领域的一般视角。因此，主题网络结构被组织成其被组织成两个不同的区域，（i）与医疗保健的数据挖掘相关的实践和技术，（ii）数据挖掘支持的健康概念和疾病，分别与热点相态到数据挖掘和医学范围，因此展示了现场随着时间的推移的演变。这样的结果使得未来的研究和促进对医疗保健数据挖掘的研究人员和从业者，机构和政府的决策构成基础。

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