Framework ibrido basato su regole fuzzy e apprendimento automatico per l'individuazione del diabete
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Questo libro presenta un sistema ibrido di supporto alle decisioni che integra l'apprendimento automatico, la logica fuzzy e la logica basata su regole per migliorare la diagnosi precoce del diabete. Utilizzando parametri clinici come glucosio, BMI, pressione sanguigna, insulina ed età, il modello combina l'apprendimento statistico con le conoscenze degli esperti per fornire previsioni accurate, interpretabili e affidabili. Pensato per professionisti sanitari, ricercatori e studenti, il libro dimostra come i sistemi intelligenti possano colmare il divario tra l'analisi dei dati e il processo ...
Questo libro presenta un sistema ibrido di supporto alle decisioni che integra l'apprendimento automatico, la logica fuzzy e la logica basata su regole per migliorare la diagnosi precoce del diabete. Utilizzando parametri clinici come glucosio, BMI, pressione sanguigna, insulina ed età, il modello combina l'apprendimento statistico con le conoscenze degli esperti per fornire previsioni accurate, interpretabili e affidabili. Pensato per professionisti sanitari, ricercatori e studenti, il libro dimostra come i sistemi intelligenti possano colmare il divario tra l'analisi dei dati e il processo decisionale clinico nel mondo reale.
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