Framework ibrido basato su regole fuzzy e apprendimento automatico per l'individuazione del diabete

Questo libro presenta un sistema ibrido di supporto alle decisioni che integra l'apprendimento automatico la logica fuzzy e la logica basata su regole per migliorare la diagnosi precoce del diabete. Utilizzando parametri clinici come glucosio BMI pressione sanguigna insulina ed età il modello combina l'apprendimento statistico con le conoscenze degli esperti per fornire previsioni accurate interpretabili e affidabili. Pensato per professionisti sanitari ricercatori e studenti il libro dimostra come i sistemi intelligenti possano colmare il divario tra l'analisi dei dati e il processo decisionale clinico nel mondo reale.