استخدام تقنية تنقيب البيانات في التعرف على العوامل المؤثرة على مرض (الماء الأبيض (بالتطبيق على مستشفى مكة لطب العيون) :

Abstract

(30- (31- المستخلص: (32- يعرف تنقيب البيانات على أنه مصطلح يستخدم لوصف عملية اكتشاف أو استخراج المعرفة من كمية كبيرة من البيانات.تركز تقنيات التنقيب على بناء التنبؤات المستقبيلية واستكشاف السلوك والاتجاهات. (33- تتمثل المشكلة في ارتفاع الإصابات بمرض العيون الماء الأبيض(كتاراكت) بولاية الخرطوم. قد ترجع المشكلة إلى عدم توفر معلومات كافية عن العوامل المؤثرة للمرض ، تتنبأ بالاعداد التقريبية بالاصابات المتوقعة. يهدف هذا البحث إلى إكتشاف العلاقات الهامة بين أمراض العيون والعوامل المؤثرة في مسبباتها ، وتوفير معلومات مستقبلية عن أمراض العيون تساعد في إتخاذ القرارات ، وتوفير الموارد الكافية لمكافحة الأمراض من خلال بناء النموذج المناسب.تكمن الأهمية النظرية للبحث أن التنقيب في البيانات شكل هام من اشكال دعم القرار التي تساعد على صنع واتخاذ القرار ، ويسمح بالقيام بإستعلامات أو أسئلة دقيقة وتطويرها بإستمرار دون الحاجة الى وجود فكرة هدف محدد في البداية. الأهمية العلمية تتمثل في بناء التنبؤات المستقبلية واستخراج بيانات جديدة تحدد ما اذا كانت اي علاقة ظاهرية تعكس حقيقة في طبيعة البيانات.تم اتباع المنهج الوصفي لأنه طريقة لوصف الموضوع المراد دراسته ،وتصوير النتائج التي تم التوصل اليها على أشكال رقمية معبرة يمكن تفسيرها.ولأنه يدرس الظاهرة كما هي في الواقع.والمنهج التاريخي لأنه يساعد في إيجاد العلاقة بين الظواهر المدروسة وبين البيئة التي أدت إلى نشوئها.تم استخدام برنامج الweka لبناء النموذج لمعرفة التنبؤات المستقبلية للمرض واستخدام Excel worksheet لعرض النتائج.تم التوصل الى أن هناك علاقة طردية بين متوسط درجة الحرارة وعدد الإصابات، وعلاقة ايجابية قوية بين معدل الإصابة بالمرض والعمر.الى أن هناك علاقة ضعيفة بين ارتفاع الإصابة بالمرض ونسبة الوراثة.يوصى بإستخدام بيانات قائمة بالفصول لتوقع ادق بمرض الساد مع اختبار مساهمة العوامل الأخرى في معدل الإصابة بالمرض،كما يوصى بإضافة سمات أخرى تتعلق بأفراد المجتمع مثل النوع والمنطقة. (34-

(35- Abstract: (36- Data Mining is a term used to describe the operation of discovering or extracting knowledge from a large amount of data. Data mining concentrating on building future predictions and exploring behavior and trends.The problem is the high incidence of factors affecting the disease (Cataract) in Khartoum state. Because of the insufficient information on the disease helping in the prediction of the approximate number of the expected cases. This research aims to discover the important relationships between eye diseases and the factors influencing their causes. And providing future information on eye diseases to help in decision making. And provision the adequate resources to fight these diseases through building the suitable model. The importance of this theory is that Data mining is an important shape of decision supporting which helps in decision making. And also allows for accurate queries and continuously develop it without having a specific goal idea at first. The scientific importance is to build the future predictions and extracting new information determines whether there is a virtual relationship reflecting the reality of the data. The descriptive approach was followed because it is a way to describe the subject that you want to study. And depict the results that have been reached on digital forms that can be interpreted. Besides learning the phenomenon as it is actually. The analysis and design systems approach was also followed because it helps in the analysis inputs, outputs and process.Weka software was used to build a model to know the future prediction of the disease and an Excel worksheet was used to review the results. It was reached that there is a direct correlation between the average temperature and the number of cases, strong positive relationship between the disease and the age of the patient, And a poor relationship with regard to genetics. It is recommended to uses seasonal data to help in an accurate prediction of Cataract cases. Beside examining the other factors of the infection. It is also recommended to add other attributes related to the individuals such as gender and living area.