Prédiction du Diabète géstationnel en utilisant les techniques de l'intelligence artificielle

Abstract

Le diabète est une maladie chronique due à un trouble du travail de pancréas, ce qui entraîne une concentration trop élevée de la glycémie dans le sang, çà peut affecter le fonctionnement de système corporel. Le taux élevé de la glycémie dans le sang contribue à des complications, au fil du temps il peut endommager le coeur, les vaisseaux sanguins, les yeux, les reins et les nerfs ... etc. Ainsi il a cruellement besoin de développer un système capable de diagnostiquer efficacement les patients diabétiques à l'aide de détails médicaux. Il existe plusieurs techniques de machine Learning pour l'analyse prédictive du diabète, cela peut aider les patients à prévenir cette maladie ou à la détection précoce afin d'éviter les complications. Le résultat obtenu montre une forte relation du diabète avec les critères BMI et le glucose. Dans notre étude de recherche, nous allons utiliser 3 techniques de machine Learning pour la prédiction du diabète qui sont DNN, Random forest et SVM, l'expérience a été appliqué à l'ensemble de données diabètes extrait de l'hôpital Frankfort. La technique RF a fourni une meilleure précision de 96 % et peut être utile pour aider les professionnels de la santé dans le traitement.