Математические модели и алгоритмы машинного обучения в диагностике осложнений сахарного диабета первого типа

Abstract

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.

Keywords

• математическое моделирование
• машинное обучение
• анализ данных
• классификация
• сахарный диабет