Aprendizado de máquina para diagnóstico de diabetes mellitus

Abstract

O uso da tecnologia é cada vez mais frequente, sendo assim, é necessário que os projetos relacionados a área da saúde estejam cada vez mais correlacionados aos de tecnologia. Nesse contexto existem inúmeras vertentes a serem exploradas. O presente trabalho tem por objetivo utilizar modelos de predição para diagnóstico precoce de diabetes mellitus, através do aprendizado de máquina, a análise de dados se dá através de técnicas de regressão logística para treinamento do modelo, que contém informações sobre a doença. Para isso utilizamos diversas tecnologias para identificar um padrão na ocorrência da doença e revelar possíveis casos positivos em seu estágio inicial. De modo a alertar e contribuir com a população para um diagnóstico precoce, possibilitando controle da doença.

The use of technology is increasingly frequent, so it is necessary that those related to a health area and projects are increasingly correlated to health projects. In this context, there are numerous aspects to be explored. The work aims to use prediction models for early diagnosis of diabetes mellitus, through machine learning, and an analysis of data that contains information about the disease. For this, we use several technologies to identify a pattern in the occurrence of the disease and possible positive cases in its initial stage. In order to alert and contribute to the population for an early diagnosis, predicting the control of the disease.