論文の概要: DiabML: AI-assisted diabetes diagnosis method with meta-heuristic-based feature selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00858v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 16:06:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:28:19.957054
- Title: DiabML: AI-assisted diabetes diagnosis method with meta-heuristic-based feature selection
- Title（参考訳）: DiabML:メタヒューリスティックな特徴選択を用いたAI支援型糖尿病診断法
- Authors: Vahideh Hayyolalam, Öznur Özkasap,
- Abstract要約: 本稿では,BWOアルゴリズムとML法を用いたハイブリッド糖尿病リスク検出手法であるDiabMLを提案する。
DiabMLはAdaBoostによる86.1%の分類精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.788163807490197
- License:
- Abstract: Diabetes is a chronic disorder identified by the high sugar level in the blood that can cause various different disorders such as kidney failure, heart attack, sightlessness, and stroke. Developments in the healthcare domain by facilitating the early detection of diabetes risk can help not only caregivers but also patients. AIoMT is a recent technology that integrates IoT and machine learning methods to give services for medical purposes, which is a powerful technology for the early detection of diabetes. In this paper, we take advantage of AIoMT and propose a hybrid diabetes risk detection method, DiabML, which uses the BWO algorithm and ML methods. BWO is utilized for feature selection and SMOTE for imbalance handling in the pre-processing procedure. The simulation results prove the superiority of the proposed DiabML method compared to the existing works. DiabML achieves 86.1\% classification accuracy by AdaBoost classifier outperforms the relevant existing methods.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病は、腎不全、心臓発作、視覚障害、脳卒中などの様々な疾患を引き起こす、血中糖濃度の高い慢性疾患である。
糖尿病の早期発見を容易にする医療分野での開発は、介護者だけでなく患者にとっても有効である。
AIoMTは、IoTと機械学習メソッドを統合して医療目的でサービスを提供する最近の技術である。
本稿では,AIoMTを活用し,BWOアルゴリズムとML手法を用いたハイブリッド糖尿病リスク検出手法であるDiabMLを提案する。
BWOは特徴選択に利用され、SMOTEは前処理手順における不均衡処理に使用される。
シミュレーションの結果,既存手法と比較して,提案手法の優位性が確認された。
DiabMLは、AdaBoost分類器によって86.1\%の分類精度を達成する。
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