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糖尿病分类的比较...
当人体无法很好地使用胰岛素时，糖尿病是一种疾病。 从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。 根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。 当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。 作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。 Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。 具有最高评估值的算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。糖尿病是一种疾病。从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。
牙周疾病与Covid-19
摘要牙周炎是一种慢性，多因素，炎症性疾病，与牙菌斑生物膜有关，其特征是逐渐支持牙齿支持的结构。牙周疾病可以增加患者的炎症反应，这可能会加剧冠状病毒的全身症状和临床病程（COVID-19）。可以通过增强SARS-COV-2和牙周口袋的毒力的细胞受体表达的改变来解释牙周炎和Covid-19的潜在关联。牙周炎与covid之间的这些关联可能是由于这两种疾病具有共同的免疫途径，例如NF-κB途径，NLRP3/IL-1β途径，IL-6信号通路以及常见的风险因素，例如性别，生活方式和合并症。这表明两种疾病可以通过相同的遗传途径联系起来。
使用算法对糖尿病疾病进行分类
印度尼西亚是世界上糖尿病患者最多的国家之一。糖尿病会引起严重的并发症，对患者来说具有潜在危险。本研究旨在通过考虑糖尿病的各种风险，使用分类增强 (CatBoost) 算法开发一个准确的预测模型来对糖尿病进行分类。 CatBoost 因其良好处理分类数据的能力而闻名。这项研究的初始阶段是数据处理或预处理，包括数据清理以处理不干净数据的问题、处理具有极端值的数据以及纠正不适当的数据类型。接下来，使用 CatBoost 算法进行创建预测模型的阶段，这是一种有效的决策梯度增强方法。使用混淆矩阵进行模型评估以评估分类性能。研究结果显示，糖尿病分类的准确率相当高，根据数据中使用的属性，准确率为 98.63%。希望这项研究能够有助于增进人们对糖尿病风险及其导致的死亡率的了解和控制。关键词：算法，CatBoost，糖尿病，分类，预测 1.介绍 糖尿病（DM）是一种由遗传因素、环境、饮食和其他因素引起的自身免疫性疾病[1]。糖尿病是一种与胰腺健康相关的疾病，胰腺产生胰岛素激素的异常会导致血糖水平升高。人体内血糖水平升高会扰乱肾脏、心脏和大脑等重要器官的功能 [2]。 2019 年，世界卫生组织 (WHO) 指出，至少有 200 万人的死亡可归因于糖尿病 [3]。根据2018年印尼卫生部在抗击糖尿病世界大会上的官方报告，印尼是世界上糖尿病患者最多的国家，位列第六。数据显示，印度尼西亚 20-79 岁年龄段的糖尿病患者数量达到约 1030 万人 [4]。
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
基因疾病疗法的生物技术创新
抽象的遗传疾病长期以来一直是医学界的主要挑战，通常很难用常规方法治疗。但是，生物技术的快速发展为更有效的疗法开辟了新的机会。本研究中的评论使用文献方法。结果表明，可以通过基因治疗，使用CRISPR-CAS9，干细胞疗法和药物基因组基因组方法来完成用于遗传疾病治疗的最新生物技术创新。这些技术提供了修复或替代有缺陷的基因，再生影响组织的潜力，并根据个人的遗传特征来优化治疗。这样，生物技术创新为治疗遗传疾病的新时代开辟了一个新时代，为患者提供了希望，并有可能改变遗传疾病管理的范式。关键词：创新，生物技术，治疗，遗传疾病。
疾病患者中使用ACE抑制剂
关键词ACE抑制剂，患病率，心血管疾病，副作用。抽象简介：心脏病是一种影响心脏的疾病，导致心脏作为体内血泵和氧气的工作。心血管疾病是全球死亡的主要原因。印度尼西亚死亡原因最高的原因之一是高血压。血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂是高血压，冠心病和充血性心力衰竭的第一线。对使用咳嗽形式的ACE抑制剂的使用有副作用。本研究的目的是确定ACE抑制剂在心血管疾病疗法中的使用水平和咳嗽副作用的患病率。方法：这项研究是一项观察性描述性研究，使用来自西爪哇省一家医院的医疗记录中的辅助数据。使用目的采样方法确定样品。结果：有102例以蒸汽形式的心血管疾病（34％），CFH（23％），STEMI（11％），NSTEMI（10）等（22％）。从上面的整个情况中，有62名（61％）患者接受了ACE抑制剂的治疗。在62例患者中，有7名（11％）患者以咳嗽和呼吸急促形式经历副作用（喘息）。结论：将ECE抑制剂用作心血管疾病疗法的使用率为61％。在使用ACE抑制剂时，咳嗽副作用的发生率达到11％。
实施心脏病预测的机器学习
心脏病目前是一种已接管许多人类生命的疾病。数据表明，超过1700万人死于心脏病。因此，大量死亡需要特殊处理来治疗和预防心脏病。在技术的发展中，可以在信息技术的帮助下进行诊断，其中之一是通过机器学习。本研究旨在通过SVM算法实施机器学习来预测心脏病。由SVM形成的模型产生的评估值，其精度值为0.85，精度为0.93，召回0.76，F-1得分为0.83。该模型被用作训练数据来预测心脏病，然后成功地用于通过简化库来创建系统，该库可以通过网站轻松访问。kata kunci：apptrak
疾病预测中数据挖掘的实施...
在预测糖尿病的数据挖掘的实施研究中，研究人员使用了源自Kaggle的数据库，多达768个数据，其中有9个糖尿病指标。本研究使用2种方法，即随机森林和XGBoost来分析糖尿病的预测。这项研究经历了预处理的几个阶段，以处理初始数据，然后再通过随机森林和XGBoost之间的两个建模主题进行测试，使用交叉验证5测试以确定最佳参数。使用精度，精度，召回和F1得分的矩阵评估。
使用多种方法对糖尿病患者的预测
摘要本研究使用Babulu Puskesmas UPT的患者数据讨论了使用多线性回归方法的糖尿病患者的预测。这项研究的目的是使用Babulu Puskesmas UPT上的多个线性回归方法为糖尿病患者建立预测系统，并查看如何将预测模型应用于Upt Puskesmas Babulu的糖尿病患者。本研究中使用的研究方法是数据库（KDD）方法中的知识发现，该方法具有多个阶段，例如数据选择阶段，预处理阶段，数据转换阶段，数据挖掘阶段，评估阶段，然后是部署和实施阶段。这项研究中的数据收集技术是访谈技术，私人数据和文献研究。这项研究的结果是获得R2精度值为75％，然后获得93％的精度模型，精度为90％，召回95％和F1得分的评估结果92％。对于预测模型也可以应用于为糖尿病患者构建预测系统，但需要调整使用舍入方法，以便所得的输出可以显示1或0的值。除了系统中的输出外，偶尔会产生负值，因为数据变量与其他几个变量具有负相关性。关键字：糖尿病预测，机器学习