Hybrides Framework zur Diabeteserkennung basierend auf Fuzzy-Regeln und maschinellem Lernen

Dieses Buch stellt ein hybrides Entscheidungsunterstützungssystem vor, das maschinelles Lernen, Fuzzy-Logik und regelbasierte Logik integriert, um die Früherkennung von Diabetes zu verbessern. Anhand klinischer Parameter wie Glukose, BMI, Blutdruck, Insulin und Alter kombiniert das Modell statistisches Lernen mit Expertenwissen, um genaue, interpretierbare und zuverlässige Vorhersagen zu liefern. Das Buch richtet sich an medizinisches Fachpersonal, Forscher und Studierende und zeigt, wie intelligente Systeme die Lücke zwischen datengesteuerter Analyse und klinischer Entscheidungsfindung in der Praxis schließen können.

Autorentext

Anindya Mandal ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria Informatica (M.Tech) presso il Budge Budge Institute of Technology, affiliato alla Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, in India. I suoi interessi di ricerca vertono sull'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la logica fuzzy.