人工智能在糖尿病诊断中的应用研究

糖尿病已经成为影响我国国民健康的主要疾病之一,并且发病率呈上升趋势。 目前，我国糖尿病患者数量及未诊断患者数量仍据世界首位，但医疗资源分配不 均、医生数量不足、年轻医生经验不足等问题严重制约着对糖尿病的诊断。因此， 借助科技手段帮助医生对糖尿病进行辅助诊断是十分必要的。 人工智能技术的发展日新月异，“阿尔法围棋”(AlphaGo)在人机大战中的获 胜以及“沃森”(Watson)机器人强大的认知计算能力更是引发了人们对人工智能的 高度关注和遐想。人工神经网络是目前国际上迅速发展的人工智能的前沿交叉学 科，它拥有强大的学习能力和计算能力，能够更好地适应数据空间的变化，它的 应用为人工智能的研究开辟了新的途径。基于此，本文对人工智能技术在糖尿病 诊断中的应用进行研究 基于BP神经网络建立诊断模型。对收集到的病例数据进行整合和提取，选 择输入特征向量，在MATLAB软件平台建立诊断模型。为提高学习效率，对模型 参数进行了调整。通过实验，验证了BP神经网络用于糖尿病诊断的可行性。 基于概率神经网络(PNN)建立诊断模型。为进一步提高诊断准确率和诊断速 率，选择了网络结构简单、训练简洁的PNN网络