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鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
桥接精度和解释-IJRPR
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