Диагностирование диабета на начальном этапе

Каменская Елизавета Александровна
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

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.

Введение……………………………………………………………………… 3
Обзор литературы……………………………………………………………. 4
Постановка задачи…………………………………………………………… 7
Глава 1. Данные……………………………………………………………… 8
1.1 Анализ данных……………………………………………………. 8
1.2 Входные данные…………………………………………………… 11
Глава 2. Программное построение моделей………………………………… 19
2.1 Выбор метрики оценки качества………………………………… 19
2.2 Предварительная обработка данных. Выбор параметров
модели и кросс-валидация…………………………………………………… 20
2.3 Логистическая регрессия…………………………………………. 21
2.4 Случайный лес…………………………………………………….. 23
2.5 Метод опорных векторов………………………………………… 24
2.6 Многослойный персептрон……………………………………….. 26
2.7 Сравнительный анализ методов машинного обучения…………. 27
Анализ заболевания СД2 в РФ……………………………………………… 29
Заключение…………………………………………………………………… 35
Список литературы…………………………………………………………… 36
Программный код………..…………………………………………………… 38

Некоторые болезни очень сложно диагностировать на этапе их зарождения в
человеческом организме. Именно они чаще всего пропускаются докторами. Это
связано с тем, что на ранних этапах отсутствуют какие-либо симптомы, они
неясные, либо слабо ощутимые. Другая причина – даже при полном спектре
анализов даже квалифицированному специалисту будет сложно определить
наличие такой болезни.
В данной работе речь пойдёт о диабете. Сахарный диабет — это состояние,
при котором количество глюкозы (сахара) в крови слишком высокое, потому что
организм не может правильно его использовать. Это происходит потому, что
организм не в состоянии использовать или не производит гормон инсулин,
который отвечает за переработку сахара из пищи, для клеток вашего тела.
Различают два вида диабета: диабет 1 типа – врождённый диабет, диабет 2 типа –
приобретенный. К сложно диагностируемому относится 2 тип. Дело в том, что
диабет 2 не имеет ярко выраженных симптомов, требуются годы наблюдений для
того, чтобы диагностировать данное заболевание. Часто сами больные не
обращают внимания на симптомы этой болезни и не обращаются за медицинской
помощью к профессионалам.
Сахарный диабет 2 типа — заболевание, затрагивающее практически все
органы и системы в организме. Повышенный уровень сахара в крови отрицательно
влияет на нервную систему, головной мозг, сердечно-сосудистую систему, а также
вызывает определенные изменения уровня холестерина крови.
В настоящее время человечество живёт в веке высоких технологий, которые
имеют огромные мощности и способны обрабатывать большие объемы
информации. Уже сейчас существуют методы современной медицины, с
использованием цифровых технологий, которые помогают докторам проводить
анализы высокой точности и диагностировать те или иные болезни. Поэтому,
можно поставить задачу диагностирования на раннем этапе такого сложно
диагностируемого заболевания, как диабет 2 типа, используя современные методы
машинного обучения [1-3].
Обзор литературы
За последние три десятилетия число людей с сахарным диабетом в мире
более чем удвоилось, что делает его одной из наиболее важных проблем
общественного здравоохранения для всех стран [12]. Сахарный диабет 2 типа
(СД2) и предиабет все чаще наблюдаются у женщин, детей, подростков и молодых
людей. Профилактика СД2 является задачей на всю жизнь и требует комплексного
подхода [13-14].
В 2010 году, во всем мире, у 285 миллионов человек был сахарный диабет, у
90% из которых был диабет 2 типа (СД2) (Диаграмма 1). Прогнозируется, что
число людей с сахарным диабетом во всем мире возрастет до 439 миллионов к
2030 году, что составляет 7,7% от общей численности взрослого населения мира в
возрасте 20–79 лет [15] (Диаграмма 2).
Диабет оказывает существенное влияние на экономическую сферу
здравоохранения государства. При оценке экономических последствий
учитываются несколько факторов: заболеваемость и распространение заболевания,
уровень развития системы здравоохранения и общий уровень экономического
развития населения. Для оценки таких последствий были разработаны два
подхода:
1. Первый подход измеряет нематериальные затраты, связанные с диабетом.
Он сочетает в себе число лет здоровой жизни, потерянных в результате
ранней смертности, и лет, потерянных из-за инвалидности.
2. Второй подход — это метод оценки стоимости болезни, который включает в
себя концепции прямых, косвенных и нематериальных затрат.
Исследование, проведенное Всемирным банком, показало, что из 1362
миллионов лет жизней с поправкой на инвалидность, потерянных во всех болезнях
в 1990 году, 7,97 миллионов лет были потеряны из-за диабета. В исследовании,
проведенном в 1992 году, в котором оценивались прямые затраты на лечение
диабета в США, Американская ассоциация диабета использовала подход,
основанный на оценке стоимости заболевания, и обнаружила, что общая сумма
расходов за 1 год составила 45,2 миллиарда долларов [10].
В эпидемиологических исследованиях Зиммета и Всемирной организации
здравоохранения, проведенных в 1994 году, приводятся оценки увеличения
распространенности диабета в результате увеличения численности населения.
Оценки глобальной стоимости диабета на основе этих исследований показывают,
что диабет составляет 2-3% от общего бюджета здравоохранения в каждой стране
[11] (Диаграмма 3).

Таким образом, в данной работе была изучена предметная область, а именно
болезнь диабет. 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 [9]. Установлено, что наиболее эффективным является
метод «случайный лес». Однако, если увеличить количество входных данных НС
сможет показать более точный результат.
В результате проделанной работы был сделан вывод о том, что вопрос
диагностирования СД2 на начальном этапе, увеличение эффективности лечения, а
также минимизации экономических затрат является актуальным и может быть
решен путём программного построения методов машинного обучения для
прогнозирования СД2, цифровизации отрасли здравоохранения и привлечение
крупных компаний для инвестирования.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Вики Р.
    5 (44 отзыва)
    Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написан... Читать все
    Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написание письменных работ для меня в удовольствие.Всегда качественно.
    #Кандидатские #Магистерские
    60 Выполненных работ
    Елена Л. РЭУ им. Г. В. Плеханова 2009, Управления и коммерции, пре...
    4.8 (211 отзывов)
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно исполь... Читать все
    Работа пишется на основе учебников и научных статей, диссертаций, данных официальной статистики. Все источники актуальные за последние 3-5 лет.Активно и уместно использую в работе графический материал (графики рисунки, диаграммы) и таблицы.
    #Кандидатские #Магистерские
    362 Выполненных работы
    Сергей Н.
    4.8 (40 отзывов)
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все
    Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.
    #Кандидатские #Магистерские
    56 Выполненных работ
    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Дарья Б. МГУ 2017, Журналистики, выпускник
    4.9 (35 отзывов)
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных ко... Читать все
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных компаниях, сейчас работаю редактором. Готова помогать вам с учёбой!
    #Кандидатские #Магистерские
    50 Выполненных работ
    Яна К. ТюмГУ 2004, ГМУ, выпускник
    5 (8 отзывов)
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соот... Читать все
    Помощь в написании магистерских диссертаций, курсовых, контрольных работ, рефератов, статей, повышение уникальности текста(ручной рерайт), качественно и в срок, в соответствии с Вашими требованиями.
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Сергей Е. МГУ 2012, физический, выпускник, кандидат наук
    4.9 (5 отзывов)
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым напра... Читать все
    Имеется большой опыт написания творческих работ на различных порталах от эссе до кандидатских диссертаций, решения задач и выполнения лабораторных работ по любым направлениям физики, математики, химии и других естественных наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    5 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Кооперативные игры на гиперграфах
    📅 2019год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет