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당뇨병(침묵의 살인자 또는 당질병)은 고혈당 수준이 특징인 대사 질환으로, 이는 포도당을 분해하는 데 충분한 인슐린이 없는 몸이나 인슐린의 효과에 저항하는 몸에서 발생합니다. 조기 진단을 개선하기 위해 데이터 마이닝 도구를 사용하여 의사가 질병을 효과적으로 분류하는 데 도움을 줍니다. 본 연구는 당뇨병 분류를 위한 결정 지원 시스템으로 하이브리드 퍼지 유전자 알고리즘 훈련 신경망 모델을 제시합니다. 사용된 데이터는 훈련, 교차 검증 및 테스트로 나뉘어 모델 검증을 지원하며, 각 변수에 대해 적절한 가중치와 편향이 설정됩니다. 결과는 나이, 비만 및 가족 관계(1도 및 2도 관계), 환경 조건이 주의해야 할 중요한 요소임을 나타냅니다. 임신성 당뇨병의 경우, 이전 GDM 사례가 있는지에 관계없이 어머니가 다음의 경우 확인됩니다: (a) 출생 시 체중이 4.5kg 이상인 아기의 이력, (b) 다낭성 난소 증후군을 보이는 인슐린 저항성, (c) 인슐린 내성이 비정상적인 경우.
Ojugo 외. (토요일), 이 질문을 연구했습니다.