基于神经网络的方法来分层那些有患糖尿病足风险的人:为卫生专业人员提供支持系统
Ana Cláudia Barbosa Honório Ferreira1,2, Danton Diego Ferreira3, Bruno Henrique Groenner Barbosa3
1School of Nursing, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, São Paulo, Brazil.
这项研究开发了一个人工神经网络 (ANN) 模型来预测糖尿病足风险,达到85%的准确性. 由此产生的智能手机应用程序有助于患者和医疗保健提供者在糖尿病脚自我护理和风险管理.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医疗保健中的人工智能
- 计算医学是一种计算医学.
背景情况:
- 糖尿病是一种具有重大并发症的全球性慢性疾病.
- 糖尿病足带来严重的风险,可能导致下肢截肢和降低生活质量.
- 准确的风险分类对于主动管理糖尿病足并发症至关重要.
研究的目的:
- 使用人工神经网络 (ANN) 开发糖尿病脚演变的风险分类系统.
- 创建一个用户友好的智能手机应用程序,以提供个性化的糖尿病脚自我护理指导.
- 评估开发的ANN模型和应用程序的性能和可用性.
主要方法:
- 使用两个数据库 (250个用于培训/验证,141个用于测试) 进行的方法研究,其中包括关于足部护理和社会人口统计的参与者数据.
- 经过监督的人工神经网络 (多层感知器-MLP) 模型的训练和验证.
- 开发了一个智能手机应用程序,结合选择的MLP模型并使用系统可用性量表 (SUS) 进行评估.
主要成果:
- 选择的人工神经网络 (ANN) 模型表现出强的性能,测试数据准确率为85%,灵敏度为76%,特异性为91%.
- 实施的模型只需要10个变量,简化了它的应用.
- 智能手机应用程序获得了100分之93.33的高可用性得分.
结论:
- 开发的基于ANN的糖尿病足风险分类系统表现出令人满意的性能和简单性.
- 该系统的易用性促进了医疗保健专业人员和糖尿病患者的采用.
- 智能手机应用程序有效地提供个性化的自我护理建议,使用户能够管理糖尿病足风险.
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