40、医疗领域机器学习应用：糖尿病检测与心理健康预测

医疗领域机器学习应用：糖尿病检测与心理健康预测

在当今医疗领域，机器学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍两种基于机器学习的医疗预测方法，分别是利用虹膜图像进行糖尿病检测的改进卷积神经网络（ICNN），以及使用机器学习算法和语音识别进行心理健康预测的模型。

利用虹膜图像的糖尿病检测

数据集描述

该数据集包含88例糖尿病患者和108例对照病例。对糖尿病参与者进行了全面访谈，内容涉及糖尿病类型、控制方法以及糖尿病视网膜病变的阶段（若适用）。这些访谈由法拉比医院的眼科医生监督，是数据采集协议的重要组成部分，以便后续查询。

正负指标评估

研究评估了用于虹膜图像糖尿病预测的ICNN模型的性能，并与常用的传统算法进行了比较。通过一组全面的正负指标对ICNN模型进行评估，以衡量其预测糖尿病的有效性。结果以图形形式呈现，清晰展示了模型与传统算法相比的性能。

具体而言，在训练百分比设置为90%时，ICNN方案达到了最高准确率，优于EfficientNet、CNN、SVM、RF、LSTM、ResNet和DenseNet等传统算法。在80%的训练百分比下，ICNN的特异性率为0.927，而EfficientNet为0.763，CNN为0.796，SVM为0.837，RF为0.781，LSTM为0.841，ResNet为0.819，DenseNet为0.864。此外，SVM的FNR最高，为0.352，其次是CNN的0.291和RF的0.298，而ICNN的FNR最低，为0.124。

所有图形表示都显示出一个明显且一致的模式，即随着训练百分比的增加，性能逐渐提高。这一趋势有力地证明了ICNN方法始终优于传统模型，