Utvecklingen av ett effektivt diagnossystem för diabetes genom att dra nytta av beräkningsmässig intelligens betraktas idag som ett primärt mål. Många metoder baserade på artificiella nätverk och maskininlärning algoritmer har utvecklats och testats mot diabetes dataset, som var mest relaterade till individer av Pima indiska ursprung. Ändå, trots höga osäkerheter på upp till 99% i att förutsäga den korrekta diabetes diagnos, ingen av dessa metoder har nått klinisk tillämpning hittills. En orsak till detta misslyckande kan vara att diabetologer eller kliniska utredare är glest informerade om, eller tränas i användningen av, beräkningsdiagnostik verktyg. Därför syftar denna artikel till att skissa ut en översikt över de många olika alternativ, den senaste utvecklingen, och potentialer i maskininlärning algoritmer som diabetes diagnosverktyg. Ett fokus ligger på övervakade och oövervakade metoder, som har gjort betydande effekter vid upptäckt och diagnos av diabetes i primära och avancerade stadier. Särskild uppmärksamhet ägnas åt algoritmer som visar löfte om att förbättra diabetes diagnos. Ett viktigt framsteg har varit utvecklingen av en mer djupgående förståelse och teoretisk analys av kritiska frågor relaterade till algoritmisk konstruktion och inlärningsteori. Dessa inkluderar kompromisser för att maximera generalisering prestanda, användning av fysiskt realistiska begränsningar, och införlivande av tidigare kunskap och osäkerhet. Granskningen presenterar och förklarar de mest exakta algoritmerna, och diskuterar fördelar och fallgropar av metoder. Detta bör ge en bra resurs för forskare från alla bakgrunder som är intresserade av beräkningsbaserade intelligensbaserade diabetesdiagnosmetoder, och göra det möjligt för dem att utöka sina kunskaper i denna typ av forskning.
Shankaracharya m.fl. REF beskrev de senaste framstegen och möjligheterna i maskininlärning algoritmer på diabetes diagnosverktyg och granskade nästan 30 strategier baserade på maskininlärning system med Pima Indians diabetes data uppsättning.
Computational Intelligence in Early Diabetes Diagnosis: A Review
{'venue': 'The review of diabetic studies : RDS', 'journal': 'The review of diabetic studies : RDS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}