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Detecção do risco de Diabetes em estágio inicial utilizando redes ELM e seleção de features baseada em algoritmo genético

2022; Brazilian Journal of Development; Volume: 8; Issue: 7 Linguagem: Português

10.34117/bjdv8n7-339

2525-8761

Lucas Vieira Araujo, Matheus Henrique da Silva Miranda, Matheus Henrique de Souza Fontenele, Odilon Fernandes Damasceno Neto, Josias G. Batista, Alanio Ferreira De Lima, Darielson Araújo De Souza,

Spectroscopy and Chemometric Analyses

A diabetes é considerada uma das maiores crises de saúde do século 21, e tem mostrado um crescimento significativo nos últimos anos, de acordo com a Federação Internacional de Diabetes. O diagnóstico em estágios iniciais é de grande importância no controle da doença, mas este se mostra um desafio devido à sutileza com que os sintomas são apresentados no início. O presente trabalho teve como objetivo validar um método de análise automatizada dos sintomas para auxiliar na detecção do risco de diabetes em estágios iniciais. Uma rede neural ELM foi utilizada com o auxílio de seleção de features realizada com algoritmo genético e os resultados foram comparados com os de algoritmos como MLP, SVM e RBF. A acurácia média obtida com a ELM foi de 98,64%