De anmärkningsvärda framstegen inom bioteknik och hälsovetenskap har lett till en betydande produktion av data, såsom genetiska data med hög genomströmning och klinisk information, som genererats från stora elektroniska hälsojournaler. I detta syfte är tillämpningen av maskininlärning och datautvinningsmetoder inom biovetenskapen för närvarande, mer än någonsin tidigare, vital och oumbärlig i ansträngningarna att på ett intelligent sätt omvandla all tillgänglig information till värdefull kunskap. Diabetes mellitus (DM) definieras som en grupp metabola störningar som utövar betydande tryck på människors hälsa över hela världen. Omfattande forskning inom alla aspekter av diabetes (diagnos, etiopatofysiologi, terapi, etc.) har lett till att enorma mängder data har genererats. Syftet med denna studie är att genomföra en systematisk granskning av tillämpningar av maskininlärning, data mining tekniker och verktyg inom området diabetesforskning med avseende på a) Prediktion och diagnos, b) Diabetisk komplikationer, c) Genetisk bakgrund och miljö, och e) Hälsovård och vård med den första kategorin verkar vara den mest populära. Ett brett spektrum av maskininlärningsalgoritmer användes. I allmänhet kännetecknades 85 % av de som användes av övervakade inlärningsmetoder och 15 % av oövervakade, och mer specifikt av föreningsregler. Stöd vektormaskiner (SVM) uppstår som den mest framgångsrika och allmänt använda algoritmen. När det gäller typ av data användes huvudsakligen kliniska datauppsättningar. Titeltillämpningarna i de utvalda artiklarna projekterar nyttan av att extrahera värdefull kunskap som leder till nya hypoteser som syftar till djupare förståelse och vidare utredning i DM.
Systematisk litteratur utförd i REF visade att verktyg för maskininlärning och datautvinning används inom diabetesforskning avseende förutsägelse och diagnos, diabeteskomplikationer, genetisk bakgrund och miljö samt vårdhantering.
Machine Learning and Data Mining Methods in Diabetes Research