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摘要：近年来，人工智能（AI）经历了快速的进步，促进了创建各个部门的创新，可持续的工具和技术。在这些应用中，在医疗保健中使用AI，尤其是在糖尿病等慢性疾病的诊断和管理中，已表现出显着的希望。自动化机器学习（AUTOML）具有最低侵入性和资源良好的方法，通过简化预测模型创建过程来促进医疗保健中的可持续性。本研究论文研究了糖尿病诊断中预测性建模的汽车中的进步。它阐明了他们在识别危险因素，优化治疗策略并最终改善患者预后的有效性，同时减少环境足迹和保存资源。该学术询问的主要目标是精心识别有助于糖尿病发展的多种因素，并重新确定预测模型以结合这些见解。这一过程以支持可持续医疗保健原则的方式促进了对疾病的全面理解。通过分析提供的数据集，AutoML能够选择最拟合的模型，从而使变量的最高重要性（例如葡萄糖，BMI，糖尿病性重新功能）以及确定个人糖尿病状态的最重要性。这一过程的可持续性在于它有可能加快治疗，减少不必要的测试和程序，并最终促进更健康的生活。认识到准确性在这个关键领域的重要性，我们建议对补充因素和数据进行严格评估并纳入评估。这种方法旨在以增强的精度设计一个模型，进一步促进医疗保健实践的效率和可持续性。
汽车技术在糖尿病诊断中的应用
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