基于机器学习算法的糖尿病预测

糖尿病是一种无法根治的慢性疾病,早发现、早干预、早治疗能够延缓病情进展,提高患者的治疗效率。构建基于决策树、逻辑回归、XGBoost等六种机器学习分类算法的预测模型,实现糖尿病风险预测。该模型以皮马印第安人糖尿病数据集为研究对象,通过数据预处理、数据特征分析构建有效数据集,采用网格搜索方法进行交叉验证寻找算法的最佳参数组合,构建超参数及基于超参数的分类模型,并对模型的预测性能进行评价。实验结果表明,该模型拥有良好的糖尿病风险预测性能。

基于KNN算法在糖尿病预测中的应用

人工智能技术在海量医疗数据中,通过技术手段实现疾病预测,为辅助治疗提供重要依据。文章分析了机器分类算法KNN算法的流程,以及在糖尿病数据中的具体实例。通过划分糖尿病数据集,计算KNN算法中的K值,确定选取最佳k值,达到最优准确率。通过实验验证KNN算法在糖尿病数据集上,该模型进行糖尿病预测有效。

基于特征选择和神经网络的糖尿病预测模型研究

采用特征选择算法和人工神经网络建立糖尿病预测模型,阐述模型构建及评价步骤、方法。以灵敏度、特异度、准确率、ROC-AUC为指标评估模型的预测性能,并与其他算法模型进行对比分析,实验结果表明基于特征选择和人工神经网络的糖尿病预测模型对临床指标未知且复杂的数据集具有更好的抗干扰能力和预测性能。

妊娠期糖尿病预测模型的构建及效能分析

目的构建基于妊娠早期临床资料的妊娠期糖尿病(GDM)的预测模型,并验证其预测效能。方法选择定期产检并分娩的单胎孕妇10235例,根据孕24~28周75 g葡萄糖耐量试验结果分为GDM孕妇1270例与非GDM孕妇8965例。比较两组年龄、孕产史、既往史、家族史、学历、身高、孕前体质量等一般资料及妊娠早期实验室检查(血常规、肝肾功能、血脂、甲状腺功能等)结果。采用Logistic回归分析GDM发病的影响因素。建立GDM预测公式,采用受试者工作特征(ROC)曲线对GDM预测模型的效能进行检验。结果GDM孕妇与非GDM孕妇的年龄、孕前BMI、孕次、产次、既往GDM史、巨大儿分娩史、辅助生殖技术助孕史差异有统计学意义(P均<0.05),GDM孕妇Hb、WBC、FPG、HbA_(1c)、甘油三酯、总胆固醇、铁蛋白水平均高于非GDM孕妇(P均<0.05)。Logistic回归分析结果显示,年龄、孕前BMI、WBC、铁蛋白、HbA_(1c)、FPG、甘油三酯、生育史、巨大儿史、既往GDM史、辅助生殖技术助孕史是GDM的影响因素(P均<0.05)。建立Logistic回归模型为:P=1/{1+exp[-(15.877-0.083×年龄-0.0.084×孕前BMI-0.175×WBC-0.006×铁蛋白-0.684×HbA_(1c)-1.143×FPG-0.271×甘油三酯+0.757×经产妇+0.852×辅助生殖技术助孕+1.173×巨大儿史+0.737×既往GDM史)]}。该模型预测GDM的ROC曲线下面积为0.818,灵敏度为93%,特异度为56%,约登指数为0.531。结论成功建立了以年龄、孕前BMI、生育史、巨大儿史、既往GDM史、辅助生殖技术助孕史及妊娠早期WBC、铁蛋白、HbA_(1c)、FPG、甘油三酯水平为基础的妊娠早期GDM筛查模型,预测GDM的效能较好。

基于自然语言处理的多模态糖尿病预测模型

当前,全球糖尿病的发病率逐年上升,给医疗卫生系统带来了巨大的负担。开发一种简单有效的糖尿病筛查方法,能在让患者获益的同时减轻相关经济负担。既往对糖尿病预测研究的危险因素都是以数值型或分类型数据作为输入,而部分危险因素在现实电子病历系统中通常是以自由文本的形式记录。深度学习在自然语言处理方面的优势,能够很好地利用上这些数据,使其更适合实际应用。因此,本文提出了一种多模态的深度学习糖尿病预测模型,通过结合体检数据中的结构化数据与文本数据对糖尿病进行预测,并与其他仅能采用结构化数据的模型进行对比。实验结果表明,在外部验证集上该模型的AUC为0.93,超越了其他方法最好的AUC表现(0.92),说明该模型可以挖掘文本语义以提高糖尿病的预测准确性。

基于RF-RFECV和LightGBM算法的糖尿病预测

为了及早发现中国患糖尿病的高危人群并提供有针对性的干预措施,选取代表中国人群的中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据集作为研究对象,提出基于随机森林-交叉验证递归特征消除法(RF-RFECV)和LightGBM的混合算法(RF-RFECV-LightGBM),并与其他5种算法进行实验对比。结果表明RF-RFECV-LightGBM整体性能最优,准确率、精度、召回率、F1值、AUC值分别为0.9772、0.9952、0.8178、0.8978、0.9357。预测时间为0.0428 s,较特征选择前LightGBM的预测时间缩短0.0549 s(提升56.19%),表明了RF-RFECV算法特征选择的有效性。最后,同样的预测流程在皮马印地安人数据集上进行实验,结果达到0.9415的准确率,进一步验证了所提算法的优异性能,可以辅助临床糖尿病诊疗。

融合LightGBM与SHAP的糖尿病预测及其特征分析方法

人工智能在辅助医疗诊断方面得到广泛关注,对糖尿病预测的相关研究是近年来关注的一个热点问题.以皮马印第安人糖尿病数据集为研究对象,首先,对原始数据进行缺失值填充、异常值分析、标准化处理等工作的基础上,将预处理后的数据作为LightGBM训练模型的输入;其次,与已有工作中基于SVM、随机森林、决策树以及Xgboost等多种机器学习模型进行实验对比,结果表明本文模型在准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值5项性能指标上均明显优于对比模型;最后,引入SHAP模型增强模型的可解释性,同时综合比较了LightGBM和Xgboost的特征重要性排序结果,识别出了影响糖尿病的主要因素,为糖尿病的疾病诊断提供决策参考.

基于支持向量机的糖尿病预测模型研究

糖尿病是一种严重危害人类身体健康的疾病,早发现、早诊断、早治疗才能降低其并发症的可能性和致死率.数学预测模型可有效解决上述问题,为临床提供帮助性信息,进行更快速、有效、准确的疾病诊断.据此,提出一种基于支持向量机的糖尿病预测模型.该模型采用径向基核函数解决非线性数据在高维特征空间中线性可分的问题,利用交叉验证和网格参数寻优法确定模型的最优惩罚参数(C)和核参数(g).针对Pima Indians Diabetes数据集,构建的支持向量机预测模型最终的测试集分类准确率为78.39%,模型敏感度和特异度分别为50%和93.6%.实验结果表明,该模型的分类准确率得到了提升,模型性能良好.

基于改进DNN的糖尿病预测模型设计

为预防和降低糖尿病发病率,对糖尿病进行有效的诊断预测,提出基于改进DNN的糖尿病预测模型。在DNN基础上引入批归一化(batch normalization,BN)层,有效解决梯度消失、局部最优解等问题,提高模型预测准确度。实验在UCI公开的皮马印第安人糖尿病数据集(PIDD)上进行,利用XGBoost算法进行最优特征选择后,构建改进的DNN模型进行预测。为了验证模型的有效性,将其与其它算法进行比较,实验结果验证了该模型在准确率、精准率、召回率、灵敏度和特异度方面的优越性。

基于迭代随机森林算法的糖尿病预测

针对印第安皮玛族成年女性糖尿病数据集进行分类。将迭代随机森林与机器学习方法如随机森林、K最近邻、基于不同核函数的支持向量机、人工神经网络、Logistic回归、梯度提升机、决策树分类等作比较。分析了分类识别精度、查准率、查全率、度量、ROC曲线和AUC值等6个指标。通过实验发现,与上述其它7种分类算法相比,针对该数据集,迭代随机森林在这些性能指标上的表现是最优的。

基于深度神经网络的糖尿病预测分析与研究

在大数据的时代背景下,人工智能技术不断发展和普及,机器学习技术越来越多地被运用到医疗领域中。该文基于TensorFlow框架构建深度神经网络算法诊断糖尿病,并与KNN模型、逻辑回归模型、高斯贝叶斯模型、SVM模型、随机森林模型、AdaBoost模型和XGBoost模型七种传统机器学习模型从模型准确率、精确率、召回率、AUC值和F1-Score五项指标进行对比分析,发现深度神经网络算法所构建的预测模型准确率最高,更适合于糖尿病预测问题的分析研究。

深度残差网络模型的构建及其在糖尿病预测中的应用

为提高糖尿病预测准确率和精度,针对糖尿病数据特性,构建由全连接层组成的深度残差网络。在残差块中加入批量标准化层,去除了Dropout层,进而确定了各层的排列顺序。分别使用3种不同激活函数和4种不同的优化算法时,对比深度残差网络的准确率、精度、召回值、F1值和平均准确率等评价指标值,进而选择Tanh作为模型激活函数,自适应矩估计(Adam)作为模型优化算法。采用梯度提升树算法选取影响糖尿病的主要特征,针对UCI糖尿病原始数据集和样本均衡数据集,将深度残差网络与随机森林模型、朴素贝叶斯模型、决策树模型、支持向量机模型、逻辑回归模型进行对比分析。预测结果表明,深度残差网络优于全连接神经网络;对于原始数据集和样本均衡数据集,深度残差网络模型的准确率和精度均优于相比较的其余5种预测模型。

机器学习算法在糖尿病预测中的应用

目的:伴随着机器学习方法的不断发展,在各个领域中得到了广泛的应用,将其应用到医学领域,成为当前的热点通过将机器学习方法应用到糖尿病预测中,以及提高当前的临床治疗效果。方法:通过使用机器学习算法来对糖尿病进行预测,使用微软的学习平台作为实验平台,采用逻辑回归神经网络决策树等,多种机器学习算法对糖尿病进行预测,对比多种算法的预测准确率。结果:通过实际研究发现使用决策树的临床预测效果最好,能够对糖尿病进行有效的预测。结论:通过应用决策树预测方法,能够有效地对糖尿病进行预测,在临床中具有较高的应用价值和推广意义,通过笔者的不断改进,使得整个预测结果正确率达到95.4%,因此在临床中具有较高的参考价值。

基于Stacking的糖尿病预测方法研究

近些年,慢性病发展迅速,且危害越来越大。其中糖尿病是一种具有遗传特性的慢性疾病,危害极大。因此,针对糖尿病预测具有非常重要的研究意义。随着人工智能技术不断发展,已经越来越多的机器学习和深度学习方法被用于对疾病发生进行预测。据此,本文提出一种基于集成学习的糖尿病预测方法。该方法采用了Stacking的集成学习方法,利用支持向量机、随机森林、人工神经网络等3种机器学习方法作为初级学习器,使用逻辑回归作为次级学习器建立糖尿病预测模型。本文以UCI中的皮马印第安人糖尿病数据集作为实验数据,通过实验分析,本文提出模型融合方法能取得更好的预测效果。

基于PSO-FWSVM的糖尿病预测模型

糖尿病是三大慢性病之一,及早发现有利于对该病进行控制。为了提高早期诊断率,提出基于支持向量机(SVM)建立合适的糖尿病预测模型。在分析糖尿病数据特点基础上,提出对核函数进行加权处理,避免弱相关特征对分类结果的影响,从而提高了分类模型的识别率。之后采用自适应粒子群优化算法对FWSVM模型进行参数优化,并对某医院的实际糖尿病数据集进行模型的训练和识别。实验结果表明:相对于其他常用模型,论文的模型识别准确率和运算效率都有一定程度的提高,达到90.36%,性能上优于其他几种模型。

基于Voting的糖尿病预测

随着人们生活水平的不断提高,以及高糖高油高脂肪食物的不断摄取,近年来全球患糖尿病的人数逐年快速增加。糖尿病渐渐引起社会的广泛关注,预防成为糖尿病专家首要关注的问题。因此,研究如何预测糖尿病是非常有意义的。本文在此立场上,利用Weka平台,采用SVM、逻辑回归、随机森林、Voting四种机器学习算法对糖尿病数据进行预测,得到的准确率分别为79.13%、80%、80.87%、82.17%。结果表明,基于Voting的预测方法效果最好。

糖尿病预测模型用于筛选糖尿病高危人群的价值探讨

目的:探讨及时准确的糖尿病预测及生活干预对延缓糖尿病前期和糖尿病发病进程的应用效果。方法:研究分析T2DM和PDM的相关危险因素及本地区T2DM和IGR的流行情况,制定糖尿病危险评分量表开展糖尿病高危人群的筛查工作,并对高危人群予以为期2年的干预,对糖尿病前期人群进行相应的健康教育及生活方式干预,评估干预前后社区居民2型糖尿病高危人群知晓率以及相关健康指标。结果:糖尿病模型测试筛查和生活干预后糖尿病前期人群的血糖平均下降1.53mmmol/L,有效率为85.3%。结论:以社区为单位的对糖尿病高危人群进行糖尿病预测并实施干预,可以延缓糖尿病和糖尿病前期的发病进程,并提高高危人群生活质量,降低糖尿病并发症的风险。

基于IG-DNN混合决策算法的糖尿病预测研究

糖尿病患者人数众多,对人的健康危害极大,尽早预测是否患有糖尿病是降低糖尿病死亡率的关键。基于IG-DNN混合决策算法进行糖尿病预测模型研究,其中糖尿病数据集来源于UCI机器学习库-PIDD。PIDD包括768个记录,每条记录包含8个属性。首先应用信息增益方法(IG)将属性减少到5个,然后将其应用于DNN作为输入。该方法分类准确度达到88.3%,效果优于之前的大部分研究成果。

基于PCA和BP神经网络的糖尿病预测

糖尿病的发病率正在逐年上升且向低龄化发展,对我国乃至世界的健康安全造成了严重的影响,因此有必要对糖尿病的预测进行研究。本文对皮马印第安人糖尿病数据集进行分类,首先使用主成分分析法将数据从8维降到了3维,接着使用这3维数据建立BP神经网络模型。将基于PCA和BP神经网络的模型与单纯的BP神经网络模型进行对比。结果表明,基于PCA和BP神经网络的模型在精准率、召回率、F值、查准率和Matthews相关系数MCC 5项性能指标上均明显优于BP神经网络,可以作为糖尿病预测的一种有效方法。

基于改进狮群算法优化神经网络的糖尿病风险预测

糖尿病风险评估预测有助于早期发现糖尿病,降低发病率和并发症。针对糖尿病风险预测问题,提出一种基于改进狮群算法优化神经网络的糖尿病风险预测模型。引入非线性扰动因子改进狮群算法,使得算法既能加强全局优化能力,避免陷入局部最优,又能保证局部优化能力,提高算法的收敛速度。利用改进狮群算法(ILSO)的寻优能力优化神经网络的权重和偏置参数,建立基于ILSO-BP神经网络的预测模型。同时,采用少类样本合成过采样技术和递归特征消除方法对糖尿病数据进行预处理,提高模型预测能力。在真实糖尿病数据集PIMA上的实验结果表明,基于ILSO-BP神经网络的糖尿病风险预测模型,其预测性能优于基线模型,也优于基于遗传算法、鲸鱼优化、粒子群优化等算法优化的神经网络预测模型,对糖尿病风险具有良好预测能力,能够对糖尿病早期筛查起到辅助作用。