Tiểu đường thai nghén là bệnh tiểu đường được chẩn đoán lần đầu tiên trong thời kỳ mang thai có thể ảnh hưởng đến sức khỏe thai kỳ và thai nhi. Những bệnh nhân đã từng mắc bệnh đái tháo đường thai nghén sẽ có nguy cơ cao mắc bệnh tiểu đường loại 2. Do đó, việc phát hiện và dự đoán khả năng mắc bệnh đái tháo đường thai nghén bằng máy học là cần thiết. Bài báo này áp dụng các mô hình máy học như là Máy hỗ trợ véc tơ (SVM), Cây quyết định (Decision Tree), Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) và Gradient Descent để dự đoán thai phụ (tuổi thai từ 24 đến 28 tuần) liệu có bị mắc bệnh Đái tháo đường thai nghén hay không. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác của dự đoán khá cao, xấp xỉ từ 93% đến hơn 96%. Điều này sẽ giúp các bác sĩ lâm sàng dễ dàng kiểm soát bệnh đái tháo đường thai nghén, đặc biệt là trong ba tháng cuối của thai kỳ, khi lượng đường trong máu thương cao.
Gestational diabetes is a type of diabetes diagnosed for the first time during pregnancy that can affect the health of pregnancy and fetus. Patients who have had gestational diabetes in the past have an increased risk of developing type 2 diabetes. Therefore, detecting and predicting the likelihood of gestational diabetes by machine learning is essential. This paper applies machine learning models such as US Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Random Forest and Gradient Descent to predict pregnant women (gestational age from 24 to 28 weeks) whether you have gestational diabetes. Experimental results show that the accuracy of prediction is quite high, approximately from 93 % to more than 96 %. This will make it easier for clinicians to manage gestational diabetes, especially during the last trimester of pregnancy, when blood sugar levels are often high.
- Đăng nhập để gửi ý kiến