Введение 3
Обзор литературы 4
Постановка задачи 7
Г лава 1. Данные 8
1.1 Анализ данных 8
1.2 Входные данные 11
Глава 2. Программное построение моделей 19
2.1 Выбор метрики оценки качества 19
2.2 Предварительная обработка данных. Выбор параметров
модели и кросс-валидация 20
2.3 Логистическая регрессия 21
2.4 Случайный лес 23
2.5 Метод опорных векторов 24
2.6 Многослойный персептрон 26
2.7 Сравнительный анализ методов машинного обучения 27
Анализ заболевания СД2 в РФ 29
Заключение 35
Список литературы 36
Программный код 38
Некоторые болезни очень сложно диагностировать на этапе их зарождения в человеческом организме. Именно они чаще всего пропускаются докторами. Это связано с тем, что на ранних этапах отсутствуют какие-либо симптомы, они неясные, либо слабо ощутимые. Другая причина - даже при полном спектре анализов даже квалифицированному специалисту будет сложно определить наличие такой болезни.
В данной работе речь пойдёт о диабете. Сахарный диабет — это состояние, при котором количество глюкозы (сахара) в крови слишком высокое, потому что организм не может правильно его использовать. Это происходит потому, что организм не в состоянии использовать или не производит гормон инсулин, который отвечает за переработку сахара из пищи, для клеток вашего тела. Различают два вида диабета: диабет 1 типа - врождённый диабет, диабет 2 типа - приобретенный. К сложно диагностируемому относится 2 тип. Дело в том, что диабет 2 не имеет ярко выраженных симптомов, требуются годы наблюдений для того, чтобы диагностировать данное заболевание. Часто сами больные не обращают внимания на симптомы этой болезни и не обращаются за медицинской помощью к профессионалам.
Сахарный диабет 2 типа — заболевание, затрагивающее практически все органы и системы в организме. Повышенный уровень сахара в крови отрицательно влияет на нервную систему, головной мозг, сердечно-сосудистую систему, а также вызывает определенные изменения уровня холестерина крови.
В настоящее время человечество живёт в веке высоких технологий, которые имеют огромные мощности и способны обрабатывать большие объемы информации. Уже сейчас существуют методы современной медицины, с использованием цифровых технологий, которые помогают докторам проводить анализы высокой точности и диагностировать те или иные болезни. Поэтому, можно поставить задачу диагностирования на раннем этапе такого сложно диагностируемого заболевания, как диабет 2 типа, используя современные методы машинного обучения [1-3].
Таким образом, в данной работе была изучена предметная область, а именно болезнь диабет. Были приведены все необходимые данные и их подробный анализ для её диагностирования. Программно построены различные методы машинного обучения для прогнозирования диабета у пациента на начальном этапе. Проведён их сравнительный анализ [9]. Установлено, что наиболее эффективным является метод «случайный лес». Однако, если увеличить количество входных данных НС сможет показать более точный результат.
В результате проделанной работы был сделан вывод о том, что вопрос диагностирования СД2 на начальном этапе, увеличение эффективности лечения, а также минимизации экономических затрат является актуальным и может быть решен путём программного построения методов машинного обучения для прогнозирования СД2, цифровизации отрасли здравоохранения и привлечение крупных компаний для инвестирования.
