Cadre hybride basé sur les règles floues et l'apprentissage automatique pour la détection du diabète

Ce livre présente un système hybride d'aide à la décision qui intègre l'apprentissage automatique l'inférence floue et la logique basée sur des règles afin d'améliorer le dépistage précoce du diabète. En utilisant des paramètres cliniques tels que la glycémie l'IMC la tension artérielle l'insuline et l'âge le modèle combine l'apprentissage statistique et les connaissances d'experts pour fournir des prédictions précises interprétables et fiables. Conçu pour les professionnels de santé les chercheurs et les étudiants il démontre comment les systèmes intelligents peuvent combler le fossé entre l'analyse de données et la prise de décision clinique concrète.