Математические модели и алгоритмы машинного обучения в диагностике осложнений сахарного диабета первого типа
| Autor: | Ольга Сергеевна Кротова, Любовь Анатольевна Хворова, Алексей Илларионович Пиянзин |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Russian |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Известия Алтайского государственного университета, Iss 1(117), Pp 97-101 (2021) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1561-9443 1561-9451 |
| DOI: | 10.14258/izvasu(2021)1-16 |
| Popis: | В статье рассматривается проблема диагностики диабетической полинейропатии — одного из наиболее ранних и опасных осложнений сахарного диабета у детей и подростков. Целью исследования является разработка моделей диагностики диабетической полинейропатии у детей и подростков на основе различных медицинских данных. Модели позволят диагностировать осложнение без применения нейрофизиологических методов исследования, что даст возможность использовать их в фельдшерско-акушерских пунктах в сельской местности и применять в качестве системы поддержки принятия врачебных решений. В ходе исследования проведен обзор и анализ научных публикаций отечественных и зарубежных ученых по теме проводимого исследования, обработан большой набор текстовых медицинских данных. Создана база данных, осуществлен анализ признаков и построена модель, определяющая наличие диабетической полинейропатии у детей и подростков, страдающих сахарным диабетом 1 типа. Достигнутая точность качества классификации позволяет утверждать, что методы машинного обучения могут применяться для поиска скрытых зависимостей в развитии и течении осложнений сахарного диабета. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
|