Ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης στο Διαβήτη - (:unkn) unknown (My University, 2023)
Αυτή η πτυχιακή εργασία επικεντρώνεται στην κατασκευή δύο μοντέλων μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της επανεισαγωγής διαβητικών ασθενών στο νοσοκομείο και τη διάρκεια της παραμονής τους. Το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε είναι το "Diabetes 130-Hospitals Dataset" και περιλαμβάνει κλινικές πληροφορίες για περισσότερους από 100.000 διαβητικούς ασθενείς από 130 νοσοκομεία. Κατόπιν τη προεπεξεργασίας των δεδομένων, έγινε επιλογή των βέλτιστων χαρακτηριστικών, μετά από σύγκριση, με τις μεθόδους WSAE και CSAE για το πρόβλημα της ταξινόμησης και της παλινδρόμησης αντίστοιχα. Χρησιμοποιήθηκαν 8 αλγόριθμοι για το πρόβλημα ταξινόμησης με τους Voting (NB, LR, DT), Bagging (LR) και Stacking (LR) να είναι οι 3 καλύτεροι όπου o πρώτος είχε καλή απόδοση για την κλάση "<30", o δεύτερος για την κλάση "No" και o τρίτος αλγόριθμος για την κλάση ">30" ενώ όλοι είχαν παρόμοια μέση απόδοση. Για το πρόβλημα παλινδρόμησης χρησιμοποιήθηκαν 3 διαφορετικοί αλγόριθμοι, όπου ο αλγόριθμος K-Nearest Neighbors Regressor (K-NNR) παρουσίασε την καλύτερη απόδοση με τις χαμηλότερες τιμές μέσου απόλυτου σφάλματος (MAE) και μέσου τετραγωνικού σφάλματος (RMSE). Ακόμη, έγινε υλοποίηση διαδικτυακής εφαρμογής για την χρήση των παραπάνω μοντέλων από τους διαβητικούς ασθενείς αλλά και τους επαγγελματίες υγείας. Γενικότερα, η χρήση μηχανικής μάθησης αποδείχθηκε πως είναι αρκετά ωφέλιμη καθώς όχι μόνο βοηθά στην εξατομικευμένη και πρόωρη φροντίδα των διαβητικών ασθενών προλαμβάνοντας τις επανεισαγωγές η και τα ποσοστά θανάτων λόγω αργοπορημένης φροντίδας αλλά βοηθά και στην ομαλότερη κατανομή των οικονομικών πόρων των νοσοκομείων.

This thesis focuses on the construction of two machine learning models for predicting the hospital readmission rate and length of stay of diabetic patients. The dataset used is the "Diabetes 130-Hospitals Dataset" and includes clinical information on more than 100,000 diabetic patients from 130 hospitals. After preprocessing the data, the optimal features were selected using the WSAE and CSAE methods for the classification and regression problem respectively. Eight algorithms were used for the classification problem with Voting (NB, LR, DT), Bagging (LR) and Stacking (LR) being the 3 best algorithms where the first algorithm performed well for the class "<30", the second algorithm for the class "No" and the third algorithm for the class ">30" while all of them had similar average performance. For the regression problem, 3 different algorithms were used, where the K-Nearest Neighbors Regressor (K-NNR) algorithm showed the best performance with the lowest mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) values. Furthermore, a web application was implemented for the use of the above models by diabetic patients and health professionals. In conclusion, it turns out that the use of machine learning turned out to be quite beneficial as it not only helps in the personalized and early care of diabetic patients by preventing readmissions or death rates due to delayed care but also helps in the better allocation of financial resources of hospitals.
Development of Machine Learning models on Diabetes
Keywords: μηχανική μάθηση, διαβήτης, πρόβλεψη, επανεισαγωγή, διάρκεια παραμονής.; machine learing, diabetes, prediction, readmission, length of stay