医疗保健行业开源数据挖掘工具评估：挑战与解决方案

"这篇学术文章由Elsevier制作并发布，主要探讨了开源数据挖掘工具在医疗保健行业的应用评估，特别关注了这些工具面临的挑战及适用性。文章由来自沙特国王大学、葡萄牙Polytechnic of Coimbra和俄克拉荷马大学的学者共同撰写。文章在2021年间经历了审稿和发布流程，并采用CC BY-NC-ND许可证进行开放访问。 文章的核心内容是针对医疗保健行业中数据挖掘的需求和挑战，提出了一种基于开源数据挖掘工具的评估方法。作者强调了医疗保健领域对数据挖掘的需求，因为它面临着处理大量复杂数据的挑战。研究评估了五种流行的数据挖掘工具，包括KNIME、R、RapidMiner、Scikit-learn和Spark，以确定它们在医疗保健领域的适用性。 在介绍部分，作者概述了医疗保健中数据挖掘的重要性，以及它如何帮助行业从海量数据中提取有价值的信息。接着，文章详细阐述了医疗保健中常见的数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则和异常值检测。 随后，文章分析了医疗保健数据的特性，如大数据量、云端数据、数据流、多源数据、多种数据类型、脏数据和复杂数据。这些特性为选择合适的数据挖掘工具带来了挑战。 在讨论关键功能部分，作者强调了性能和可扩展性是医疗保健数据挖掘工具的重要考量因素，因为它们需要处理高负载和实时数据流。此外，数据访问和准备能力也是工具成功应用的关键，包括数据清洗、整合和预处理。 通过综合评估，研究发现KNIME和RapidMiner在满足医疗保健数据挖掘需求方面表现最优，提供最全面的功能覆盖。然而，对于特定的应用场景，其他工具如Scikit-learn（专注于机器学习）和Spark（擅长大数据处理）也可能有其独特优势。 该研究为医疗保健行业选择合适的开源数据挖掘工具提供了指导，同时也指出了未来研究和工具开发的方向，以更好地应对行业的复杂性和挑战。"