Phát triển khung ứng dụng sức khỏe di động thông minh dựa trên học máy để chẩn đoán và đề xuất điều trị cá nhân hóa trong bệnh đái tháo đường type 2

Tóm tắt

Đái tháo đường type 2 (T2D) là một trong những bệnh mạn tính có tốc độ gia tăng nhanh, đặt ra nhu cầu phát triển các công cụ tự động hỗ trợ chẩn đoán sớm và quản lý điều trị hiệu quả. Nghiên cứu này đề xuất một khung hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng dựa trên học máy cho bài toán phân loại ba lớp gồm: bình thường, tiền đái tháo đường và T2D. Phương pháp xây dựng một quy trình phân tích dữ liệu lâm sàng đầu-cuối hoàn chỉnh, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, lựa chọn đặc trưng dựa trên tiêu chí Fisher Ratio và mô hình phân loại xác suất Naïve Bayes. Kết quả thực nghiệm trên dữ liệu thực tế của bệnh nhân Việt Nam cho thấy, mô hình đạt độ chính xác 96.67%, vượt trội so với các phương pháp đối sánh. Trên cơ sở đó, phương pháp được hiện thực hóa thành ứng dụng đa nền tảng (web và di động), cho thấy tiềm năng của mô hình đề xuất dựa trí tuệ nhân tạo trong hỗ trợ quyết định lâm sàng và chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa.