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目前，2 型糖尿病是世界上最普遍的疾病之一，已夺走了数百万人的生命。本研究旨在了解机器学习在 2 型糖尿病诊断过程中的影响，并提供一种有助于快速轻松地诊断疾病的工具。设计并比较了不同的机器学习模型，其中随机森林是生成性能最佳（准确率为 90.43%）模型的算法，该模型被集成到 Web 平台中，与 PIMA 数据集配合使用，该数据集已由秘鲁抗击糖尿病联盟组织的专家验证。结果表明：信息收集时间减少了（A）88.28%，诊断时间减少了（B）99.99%，诊断成本减少了（C）44.42%，诊断难度减少了（D）100%，表明机器学习的应用可以显著优化2型糖尿病的诊断流程。
IAES 国际人工智能期刊 (IJ-AI)
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