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J-GLOBAL ID：202102269678793380   整理番号：21A0299955

2型糖尿病患者に対するライフスタイル介入の効果を定量化するための機械学習モデル【JST・京大機械翻訳】

A machine learning model for quantifying the effect of lifestyle interventions for patients with type 2 diabetes mellitus

著者 (6件)： Bi Suhuan (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Ding Xiangqian (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Yu Shusong (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Guo Baoqi (College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Mu Liangliang (B-Soft, Hangzhou, China) ,  Wang Bin (School of Continuing Education, Ocean University of China, Qingdao, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1732  号： 1  ページ： 012006 (6pp)  発行年： 2021年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2型糖尿病は糖尿病の最も一般的なタイプである。タイプ2の糖尿病治療のコーナは,健康な生活様式である。本論文では,患者に対するライフスタイル介入の効果を定量化するための機械学習モデルを提案した。提案した増分介入モデルにおいて,元の物理的指標とライフスタイル介入を入力ベクトルとして別々に採用し,異なる非線形関数を通して変換した。方法:全国資金プロジェクトから12,318人の患者のデータセットを用いて本法を評価し,MLPおよびSVRと比較した。実験結果(R2=0.85,RMSE=0.51,MAE=0.35)は,モデルがそれらの予測モデルより優れていることを示した。そのうえ,機械学習ベースの方法は,費用対効果と時間節約である。提案した方法は,慢性疾患の予防と治療への新しい洞察を提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *糖尿病 ,  *ライフスタイル ,  *2型糖尿病 ,  *機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 慢性疾患 ,  費用対効果 ,  非線形関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患の治療  (GD05030F) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 2型糖尿病 ,  患者 ,  ライフスタイル ,  定量化 ,  機械学習 ,  モデル