Hybrydowy system wykrywania cukrzycy oparty na regułach rozmytych i uczeniu maszynowym

Niniejsza książka przedstawia hybrydowy system wspomagania decyzji który integruje uczenie maszynowe logikę rozmytą i logikę opartą na regułach aby usprawnić wczesne wykrywanie cukrzycy. Wykorzystując parametry kliniczne takie jak poziom glukozy BMI ciśnienie krwi poziom insuliny i wiek model łączy uczenie statystyczne z wiedzą ekspercką aby dostarczać dokładne zrozumiałe i wiarygodne prognozy. Książka przeznaczona dla pracowników służby zdrowia naukowców i studentów pokazuje w jaki sposób inteligentne systemy mogą wypełnić lukę między analityką opartą na danych a podejmowaniem decyzji klinicznych w rzeczywistych warunkach.