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J-GLOBAL ID：202202261652426991   整理番号：22A0651974

機械学習技術を用いた新規糖尿病健康管理疾患予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Novel Diabetes Healthcare Disease Prediction Framework Using Machine Learning Techniques

著者 (7件)： Krishnamoorthi Raja (Department of ECE, Vignan’s Institute of Management and Technology for Women, Kondapur (V), Ghatkesar (M), Medchal-Malkajgiri (D), Padamatisaiguda, Telangana 501301, India) ,  Joshi Shubham (Computer Engineering, SVKM’S NMIMS, MPSTME Shirpur Campus, Savalade, India) ,  Almarzouki Hatim Z. (Department of Radiology, Faculty of Medicine, King Abdulaziz University Hospital, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Shukla Piyush Kumar (Computer Science & Engineering Department, University Institute of Technology, Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya (Technological University of Madhya Pradesh), Bhopal 462033, India) ,  Rizwan Ali (Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia) ,  Kalpana C. (Dept. of CSE SST College of Art and Commerce, Ulhasnagar, India) ,  Tiwari Basant (Ethiopia Hawassa University, Awasa, Ethiopia)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  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： 糖尿病は,全集団の健康に影響するので,重要で世界的な懸念である慢性疾患である。それは,高い血糖レベルおよび脳卒中,腎不全および心臓および神経問題のような多くの他の問題につながる代謝障害である。何人かの研究者は,年にわたって正確な糖尿病予測モデルを構築することを試みた。しかし,この主題は,適切なデータセットと予測手法の欠如のために,依然として重要なオープン研究課題に直面しており,研究者は,研究者が,大きなデータ分析や機械学習(ML)ベースの方法の使用を推進している。4つの異なる機械学習方式を適用して,研究は問題を克服して,健康管理予測分析を研究することを試みた。研究の1次目標は,大データ分析及び機械学習ベース技術が糖尿病でどのように使用されるかを見ることであった。結果の検査は,提案したMLベースのフレームワークが86のスコアを達成することを示した。健康専門家および他の利害関係者は,糖尿病の予測および予防イニシアティブの処方を助ける,カテゴリー化モデルを開発するために働いている。著者らは,機械モデルに関する文献のレビューを行い,それらの知見に基づく糖尿病予測のためのインテリジェントフレームワークを示唆した。機械学習モデルを批判的に調べ,糖尿病予測のためのインテリジェント機械学習ベースアーキテクチャを提案し,評価した。本研究では,著者らのフレームワークを利用して,糖尿病予測のための決定木(DT)ベースのランダムフォレスト(RF)およびサポートベクトルマシン(SVM)学習モデルを開発し,評価し,それは書込み時に文献において最も広く用いられている技術である。本研究では,機械学習を用いてユニークな知的糖尿病予測フレームワーク(IDMPF)を開発した。フレームワークに従って,文献における既存の予測モデルの厳密なレビューを行い,糖尿病への適用性を調べた。フレームワークを用いて,訓練手順,モデル評価戦略,糖尿病予測に関連する課題,ならびにそれらが提供する解決策について述べた。本研究の知見は,糖尿病予測研究と開発に関与する健康専門家,利害関係者,学生,および研究者によって利用できる可能性がある。提案した研究は,最小誤り率で83%の精度を与えた。Copyright 2022 Raja Krishnamoorthi et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  学習モデル ,  心臓 ,  *糖尿病 ,  *病気 ,  代謝異常 ,  ディシジョンツリー ,  *健康管理 ,  脳卒中 ,  腎不全 ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 血糖値 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  代謝異常・栄養性疾患の診断  (GD05020U)

引用文献 (35件)：

• T. M. Alama, M. A. Iqbala, Y. Ali, A. Wahab, S. Ijaz, T. I. Baig, A. Hussain, M. A. Malik, M. M. Raza, S. Ibrar, Z. Abbas, "A Model for Early Prediction of Diabetes," Informatics in Medicine Unlocked, vol. 16, 2019.
• M. A. Sarwar, N. Kamal, W. Hamid, M. A. Shah, "Prediction of Diabetes Using Machine Learning Algorithms in Healthcare," Proceedings of the 2018 24th International Conference on Automation and Computing (ICAC), Newcastle upon Tyne, UK, September 2018.
• A. Mahabub, "A Robust Voting Approach for Diabetes Prediction Using Traditional Machine Learning Techniques," SN Applied Sciences, Springer, 2019.
• M. M. Bukhari, B. F. Alkhamees, S. Hussain, A. Gumaei, A. Assiri, S. S. Ullah, "An improved artificial neural network model for effective dia- betes prediction," Complexity, vol. 2021, pp. 10, 2021.
• Md. Maniruzzaman, Md. Jahanur Rahman, B. Ahammed, Md. Menhazul Abedin, "Classification and Prediction of Diabetes Disease Using Machine Learning Paradigm," Health Information Science and Systems, vol. 8, 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習技術 ,  糖尿病 ,  健康管理 ,  疾患 ,  予測 ,  フレームワーク