深度学习在糖尿病诊断中的应用比较与分析

“这篇文献综述探讨了糖尿病诊断方法，特别是运用人工智能技术，如深度学习、机器学习和神经网络算法。文章分析了超过35篇相关论文，并指出Pima Indian Diabetes Dataset是最常用的数据集。尽管已有多种糖尿病诊断模型，但尚需深入研究以确定最佳方法。此外，深度学习在糖尿病诊断中的应用以及与心率监测结合的可能性也被提及。” 糖尿病的诊断在医学信息学领域是一项重要任务，由于全球糖尿病患病率的显著增长，这一问题变得更加紧迫。根据世界卫生组织（WHO）的数据，糖尿病患者数量从1980年的1.08亿增加到2014年的4.22亿，预计到2045年将达到6.29亿。这种慢性疾病的早期诊断对于预防并发症至关重要，例如肾衰竭、中风、失明、心脏病和截肢。 在糖尿病诊断方法的研究中，机器学习和深度学习技术发挥了关键作用。这些技术能处理大量的临床数据，通过训练模型来识别疾病模式。机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等，已经在糖尿病预测上展现出较高的准确性。然而，深度学习，特别是神经网络，因其在复杂模式识别方面的优势，逐渐成为研究焦点。 深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从多维度数据中学习特征，适用于处理糖尿病患者的各种生物标志物，如血糖水平、体重、年龄和家族史等。其中，Pima Indian Diabetes Dataset（PIDD）是一个广泛使用的数据集，包含了多个与糖尿病相关的变量，为模型训练提供了基础。 尽管已有多种模型被提出，但目前尚未有一致认为的最佳糖尿病诊断模型。这表明，该领域的研究仍需进一步探索，以开发出更精确且适应性强的诊断工具。同时，将深度学习与其他算法（如集成学习）结合，或者结合心率等生理信号，可能为糖尿病诊断带来改进。 这篇综述强调了糖尿病诊断研究中的热点和挑战，提示了未来研究方向，即深度学习与多模态数据融合，这有望提升糖尿病的早期检测能力，从而改善患者的生活质量和健康状况。