用于 2 型糖尿病预测与照护管理的机器学习方法
机器学习
2021-04-30 v2 机器学习
摘要
糖尿病及其多种并发症的预测已在多种场景中被研究，但文献中尚缺对糖尿病预测与照护管理问题设置的全面概述。本文中我们试图以涵盖性的糖尿病并发症预测概述弥补此遗漏，并将该问题置于真实世界医疗管理背景中。我们通过自身构建与部署此类模型的经验，阐明真实临床场景遇到的各类问题。本稿中我们阐释了一个用于解决 2 型糖尿病（T2DM）预测问题的机器学习（ML）框架，以及风险分层、干预与管理的方案。这些 ML 模型与医师对疾病管理与缓解的思路一致，包含四个步骤：识别、分层、参与、评估。
引用
@article{arxiv.2104.07820,
title = {Machine Learning Approaches for Type 2 Diabetes Prediction and Care Management},
author = {Aloysius Lim and Ashish Singh and Jody Chiam and Carly Eckert and Vikas Kumar and Muhammad Aurangzeb Ahmad and Ankur Teredesai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07820},
year = {2021}
}