Predict the onset of diabetes

Abstract

Некоторые болезни сложно диагностировать на этапе их зарождения в человеческом организме. К ним относится и сахарный диабет 2 типа (СД2). Прогнозирование данного заболевания является очень важной задачей, поскольку оказывает колоссальное влияние на экономическую сферу здравоохранения. Здесь от своевременного диагностирования будет зависеть процент осложнений, смертности и расходов государства. Поскольку прогнозирование СД2 на раннем этапе является дорогостоящим, то в данной работе предлагается использовать машинное обучение для удешевления данного исследования. Для выполнения поставленной задачи была изучена предметная область, а именно болезнь СД2. 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.

Some diseases are difficult to diagnose at the stage of their origin in the human body. Among them is type 2 diabetes mellitus (T2DM). Prediction of this disease is a very important task since it has a tremendous impact on the economic sphere of healthcare. Here, the percentage of complications, mortality and state expenditures will depend on timely diagnosis. Since the prediction of T2DM at an early stage is expensive, this paper proposes to use machine learning to reduce the cost of this study. To accomplish the task, the subject area was studied, all the necessary data and their detailed analysis for its diagnosis were presented. Programmatically built various machine learning methods for predicting the onset of diabetes. A comparative analysis was carried out.