في السنوات الأخيرة، تم الإبلاغ عن أن أمراض القلب والسكري وبعض أنواع السرطانات هي أحد الأسباب الرئيسية للوفاة في معظم دول العالم. وتعد السمنة أحد أكثر عوامل الخطر شيوعًا لهذه الأمراض. وغالبًا ما تؤدي الدهون الزائدة في الجسم إلى السمنة. وقد تم تطبيق اكتشاف المعرفة من خلال النمذجة التنبؤية، وذلك للاستفادة من الكميات الهائلة من البيانات التي تنتجها أنظمة معلومات الرعاية الصحية. وتستخدم هذه الدراسة القياسات الأنثروبومترية بصفتها مدخلات لتقنيات استخراج البيانات المختلفة من أجل التنبؤ بنسبة الدهون في الجسم. وتم استخدام تقنية نقاط فيشر لاختيار الميزة الأكثر فعالية في عملية التنبؤ، والتي تتمثل بثمانية متغيرات هي: (البطن، ومؤشر كتلة الجسم، والصدر، والورك، والعنق، والفخذ، والركبة، والعمر). وتم تطبيق ثلاثة مناهج للتنقيب عن البيانات؛ الانحدار المتعدد (MR)، وآلة ناقلات الدعم (SVM)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). وتفوقت ANN على الطرق الأخرى المستخدمة للتنبؤ بنسبة الدهون في الجسم من خلال معامل الارتباطR2= 0.77 مع ثمانية معلمات شملت القياسات البشرية والعمر. ونظرًا لتميز النمذجة بقدرتها العالية على التنبؤ، فقد كانت المعرفة الناتجة مفهومة وقابلة للتنفيذ، بحيث يمكن استخدامها وتطبيقها على مجموعة بيانات للسكان الفلسطينيين.
السمنة ، الارتباط ، التنقيب في البيانات ، الشبكة العصبية الاصطناعية ، التنبؤ
