Dữ liệu xét nghiệm hóa nghiệm thường có những đặc điểm sau đây: - Các dữ liệu đan xen cả liên tục và rời rạc.
- Tập dữ liệu đầu vào có thể là tập đa biến bởi các mối quan hệ thực tế giữa các đặc tính của đối tượng. Ví dụ: giá trị một số chỉ số là khác nhau giữa người lớn và trẻ em, giữa nam và nữ... ; hoặc tập dữ liệu có thể thể hiện đa bệnh (nhiều bệnh) kết hợp.
- Giá trị chỉ số có thể bị thiếu hoặc lỗi (vector không đầy đủ). Có thể do nhiều nguyên nhân: hạn chế yêu cầu xét nghiệm để chẩn đoán hoặc việc loại trừ đối với những dữ liệu có logic không phù hợp (vd: những chỉ số chỉ thể hiện đối với nữ, không có ở nam)
34
- Các chỉ số xét nghiệm được thực hiện có thể để chẩn đoán bệnh hoặc cũng có thể là để đánh giá kết quả điều trị.
- Kết quả xét nghiệm không phải lúc nào cũng chỉ ra được bệnh một cách rõ ràng, nhất là những bệnh có quan hệ chặt chẽ với nhau, ranh giới không rõ ràng, những nguy cơ mắc bệnh tiềm ẩn. Nhiều kết quả xét nghiệm có chứa thông tin phức tạp và thường khó diễn giải cũng như mô tả được những phát hiện ngẫu nhiên từ đó tìm được manh mối có tính chất gợi ý xác định và theo dõi bệnh. Vì vậy để có thể sử dụng xét nghiệm một cách hiệu quả trong chẩn đoán bệnh đòi hỏi bác sĩ phải rất am hiểu về xét nghiệm mà thường những kiến thức này được tích lũy qua nhiều năm công tác. Hiện nay, nhờ khoa học kỹ thuật ngày càng phát triển đặc biệt là công nghệ thông tin với những chương trình phần mềm ứng dụng trong các hệ thống xét nghiệm tự động, thông minh đã giúp giảm tối thiểu những sai số có thể xảy ra trong nhận diện mẫu và tính toán kết quả.