Machine Learning for Predicting the Risk of Transition from Prediabetes to Diabetes.

Zueger, Thomas; Schallmoser, Simon; Kraus, Mathias; Saar-Tsechansky, Maytal; Feuerriegel, Stefan; Stettler, Christoph

Zueger, Thomas; Schallmoser, Simon; Kraus, Mathias; Saar-Tsechansky, Maytal; Feuerriegel, Stefan; Stettler, Christoph.

Afiliação

Zueger T; Department of Diabetes, Endocrinology, Nutritional Medicine, and Metabolism, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland.
Schallmoser S; Department of Endocrinology and Metabolic Diseases, Kantonsspital Olten, Olten, Switzerland.
Kraus M; Institute of AI in Management, LMU Munich, Munich, Germany.
Saar-Tsechansky M; Institute of Information Systems, FAU Erlangen-Nuremberg, Nuremberg, Germany.
Feuerriegel S; The McCombs School of Business, The University of Texas at Austin, Austin, Texas, USA.
Stettler C; Institute of AI in Management, LMU Munich, Munich, Germany.

Diabetes Technol Ther ; 24(11): 842-847, 2022 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35848962

Assuntos

Diabetes Mellitus Tipo 2; Estado Pré-Diabético; Humanos; Estado Pré-Diabético/epidemiologia; Diabetes Mellitus Tipo 2/epidemiologia; Aprendizado de Máquina; Curva ROC; Fatores de Risco

Palavras-chave

Decision support; Diabetes; Machine learning; Prediabetes

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Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Estado Pré-Diabético / Diabetes Mellitus Tipo 2 Tipo de estudo: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Diabetes Technol Ther Assunto da revista: ENDOCRINOLOGIA / TERAPEUTICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Suíça

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