Stroke Classification Based on the Relationships between Associated Factors and the Diseases

Abstract

Stroke is a medical emergency that need immediate medical attention. It is the third cause of death in the world and it is the first cause of death of elderly woman in Thailand. Stroke need to be predicted for prevention and early treatment. Many works tried to study factors, such as blood pressure, smoking, and cholesterol, for predicting stroke. Unlike the previous works, the disease sequence association is used for predicting stroke in this paper. The association is represented in form class sequential rule which shows association of diseases sequence leading to stroke. The combination of sequential pattern mining and associative classification is proposed as a method for generate class sequential rules. From the method, it give high performance for prediction. In addition, this paper shows top ten association of disease and factors leading to stroke.

โรคหลอดเลือดสมองเป็นภาวะฉุกเฉินทางการแพทย์ที่ต้องการรักษาอย่างเร่งด่วน ซึ่งเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับ 3 ของโลกและเป็นอันดับ 1 ของประเทศไทยในเพศหญิงวัยสูงอายุ ดังนั้นจำเป็นจะต้องมีการคาดการณ์การเกิดโรคหลอดเลือดสมองเพื่อหาทางป้องกันและเตรียมการรักษาที่เหมาะสมสำหรับผู้ป่วยงานวิจัยที่ผ่านมาทำการศึกษาปัจจัยต่างๆเพื่อทำนายการเกิดโรคหลอดเลือดสมอง เช่น ความดันโลหิต การสูบบุหรี่ และคอเลสเตอรอล เป็นต้น ซึ่งแตกต่างจากงานวิจัยนี้ที่นำความสัมพันธ์ของลำดับการเกิดโรคและปัจจัยมาใช้ในการทำนายโรคหลอดเลือดสมอง โดยความสัมพันธ์แสดงอยู่ในรูปของกฎลำดับเหตุการณ์ที่มีคลาส ซึ่งเเสดงให้เห็นความสัมพันธ์ของลำดับการเกิดโรคและปัจจัยที่นำไปสู่โรคหลอดเลือดสมอง (คลาส) โดยกฎถูกสร้างขึ้นจากวิธีการสืบค้นลำดับเหตุกาณ์และการจำแนกเชิงความสัมพันธ์ร่วมกัน จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเทคนิคที่นำเสนอให้ประสิทธิภาพสูงในการทำนาย และงานวิจัยนี้ยังแสดงกฎที่มีความสำคัญ 10 อันดับแรกที่นำไปสู่โรคหลอดเลือดสมอง