section_heading: Uporaba u dentalnoj medicini
paragraph_text: Pretraživanje podataka se koristi u bioinformatici, genetčkim znanostima, medicini i obrazovanju. Međutim, da bismo demonstrirali pretraživanje podataka u dentalnoj medicini, prikazat ćemo jedno istraživanje provedeno u SAD-u. Cilj je demonstrirati uporabu linearnih modela, grupiranja, neuralnih mreža i stabla odluke pri istraživanju velikog, kompleksnog kompleta podataka. Naime, istražuju se informacije iz jedne velike dentalne klinike koristeći SAS i ArcGIS softver kako bi se došlo do zaključaka o cijeni dentalne skrbi. Ispituje se odnos učestalosti posjete stomatologu, potrebnih tretmana i suradnje pacijenta. Komplet podataka se sastoji od 30000 posjeta pacijenata. Istražuje se nedovoljna suradnja pacijenata. Jedna od poteškoća u određivanju pacijentove suradnje je definiranje (što spada pod suradnju?) i mjerenje (kako izmjeriti?) suradnje. Suradnja općemito podrazumijeva da se pacijnt pridržava date mu terapije, odnosno da redovito uzima propisane lijekove. Kad je riječ o dentalnoj medicini, suradnja pacijenta također podrazumijeva i redovite preventivne preglede, te naravno oralnu higijenu. Naglašeno je pacijentovo sudjelovanje u skrbi o vlastitom zdravlju;traženje stručne pomoći, redoviti pregledi, prihvaćanje preporuka o promjenama u životnom stilu i pravilno izvršavanje date terapije (da se ne propusti uzeti lijek na vrijeme, ne uzimati veću dozu lijeka od one koja je propisana...). Prvo što se treba napraviti jest definirati suradnju na osnovu podataka kojima se raspolaže. Učestalost posjeta se može vidjeti po datumima pregleda. Suradnja= β0+ β1*kod pacijent+ β2*klinika+ β3*kod tretman+ β4*kod raspored+ β5*demografija pacijenata+ β6*ulazna točka+ ε. Može se koristiti više usporedbi kako bi se odredilo koji doktori imaju veću suradnju svojih pacijenata. Kada se to odredi, onda se raspored liječničkih pregleda doktora s većom suradnjom pacijenata uspoređuje s rasporedom doktora s manjom suradnjom pacijenata kako bi se odredila razlika. Također se uspoređuje suradnja pacijenata po demografiji, uključujući i socijalni i ekonomski status pacijenta, koji će se odrediti ispitivanjem obrazovanja i novčanih prihoda pacijenata. Mogućnosti GIS-a (Geographic Information Systems) se mogu kombinirati s alatima pretrage podataka iz SAS-a kako bi se odredio odnos prostorne udaljenosti i suradnje. Prema podacima dobivenim iz istraživanja, treba se usporediti suradnja pacijenata s nižim i višim novčanim prihodima. Komplet podataka se sastoji od CPT (Current Procedure Terminology ) kodova za pacijente. Ovi kodovi su dio HIPAA-ove liste kodova koji se koriste za opisivanje zdravstvene skrbi. Ovi kodovi će nam omogućiti da grupiramo pacijente koristeći pretraživanje teksta tako da ispitamo asocijacije riječi koje postoje unutar CPT kodova. Ovaj postupak omogućuje smanjenje (redukciju) velikog broja podataka o pacijentima (tisuće) na mali konačni broj grupa (skupina) podataka o pacijentima, što konačno znači jednostavnije rukovanje velikim kompletom podataka.