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J-GLOBAL ID：201802224897190750   整理番号：18A0707990

隠れたパターン検出を用いた重篤な糖尿病合併症の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting serious diabetic complications using hidden pattern detection

著者 (3件)： Farzi Saeed (Deparment of software Engineering, Faculty of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran) ,  Kianian Sahar (Department of software Engineering, Faculty of Computer Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training university, Tehran, Iran) ,  Rastkhadive Ilnaz (Computer Science, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： KBEI  ページ： 0063-0068  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 糖尿病は代謝疾患として知られている。1型糖尿病は,体の免疫系が膵臓においてβ細胞を産生するそれ自身のインシュリンを遮断する抗免疫疾患である。2型糖尿病は,身体がインシュリンの通常の影響と反対になり,膵臓において適切な量のインシュリンを生産する能力を徐々に失う健康の先進状態であり,最終的にはインシュリンを生産することができない可能性がある。2型糖尿病は,心臓,視覚および足の状態を含む合併症を伴う疾患の最も一般的な形態である。本研究は,患者に有用な情報を提供するために,心疾患,網膜症,糖尿病性足,神経障害,および腎症などの2型糖尿病のいくつかの重要な合併症を予測することを目的とした。本論文では,2型糖尿病合併症を予測するための洗練された特徴を導入することに加えて,2型糖尿病合併症の予測を目的とした新しいデータセットを収集した。著者らの知る限り,収集されたデータセットは,2型糖尿病の合併症に対するデータセットのみである。さらに,いくつかのよく知られた分類アルゴリズムを訓練し,心疾患,網膜症,糖尿病性足,神経障害,および腎症を含む糖尿病合併症を検出するための最良のアルゴリズムを導入するために,1,000人の患者を含む新しいデータセット上で試験した。結果は,ランダムフォレストアルゴリズムがほとんどの場合に合併症を予測する最良のアルゴリズムであることを示した。一方,最悪のものは,Naive Bays分類器であった。本研究の知見は,医師の意思決定支援システムとしての健康分野における情報システムの開発に有用である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 心臓病 ,  心臓 ,  ニューロパチー ,  アルゴリズム ,  2型糖尿病 ,  1型糖尿病 ,  ネフローゼ ,  医師 ,  患者 ,  *糖尿病 ,  網膜症 ,  インスリン ,  意思決定支援システム
準シソーラス用語： 健康 ,  *糖尿病合併症 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 糖尿病合併症 ,  予測