Some Mathematical Approaches to Develop Models for Prediction of Compensation and Decompensation Stages of Diabetes Mellitus among Children and Adolescents

  • О.С. Кротова Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
  • А.И. Пиянзин Алтайский государственный университет; Алтайский государственный медицинский университет (Барнаул, Россия)
  • Л.А. Хворова Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
  • А.В. Жариков Алтайский государственный университет (Барнаул, Россия)
Keywords: diabetes mellitus, stages of compensation and decompensation, data classification methods, modeling

Abstract

The problem of prediction of compensation and decompensation stages of diabetes mellitus among children and adolescents using methods of machine learning is considered in the paper. There are several mathematical models used in the study: logistic regression, decision trees and gradient boosting.

The “de-identified” data of medical examination of children and adolescents of the Altai region suffering from diabetes mellitus are used to train the models in this study.

The output parameter of the models is the stage of diabetes mellitus compensation encoded with the following values: 0 — compensation of diabetes mellitus, 1 — decompensation of diabetes mellitus. This way, the prediction is the problem of binary classification.

The results of the conducted research are the following: models to predict the stages of compensation and decompensation of diabetes mellitus among children and adolescents are developed using the high-level Python programming language; optimal parameters are obtained for each model; prediction quality is estimated for each model using the following metrics: accuracy, completeness, F-measure, sensitivity, and specificity.

Professionals can use the obtained results for the supplementary diagnosis of children and adolescents of the Altay region who suffer from diabetes mellitus.

DOI 10.14258/izvasu(2018)4-15

Downloads

Download data is not yet available.

References

Дедов И.И.‚ Кураева Т.Л.‚ Петеркова В.А.‚ Щербачёва А.Н. Сахарный диабет у детей и подростков. — М., 2002.

Дедов И.И., Кураева Т.Л., Петеркова В.А. Инсулинотерапия сахарного диабета 1 типа у детей и подростков. — М., 2003.

Медик В.А.‚ Токмачев В.С., Фишман Б.Б. Теоретическая статистика // Статистика в медицине и биологии. — М.‚ 2002.

Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. — М., 2015.

Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. — М., 2013.

Бринк Х., Ричардс Д., Феверолф М. Машинное обучение. — СПб., 2017.

Пиянзин А.И., Сидун Д.Ю., Назаркина О.М., Хворова Л.А., Малахова Т.И., Шарлаева Е.А., Левич К.А., Сапкина М.Р., Назаровская О.В. Информационные технологии в оценке липидного обмена у детей и подростков с сахарным диабетом 1 типа // Медицинский алфавит. — 2017.

Рашка С. Python и машинное обучение. — М., 2017.

Коэльо Л., Ричарт В. Построение систем машинного обучения на языке Python. — М., 2016.

Виндер П. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. — СПб., 2018.

Кротова О.С., Хворова Л.А. Применение нейронных сетей для диагностики заболевания сахарным диабетом детей и подростков на территории Алтайского края // МАК: Математики — Алтайскому краю : сборник трудов
всерос. конф. по математике. — Барнаул, 2017.

Кротова О.С., Сидун Д.Ю. Современные компьютерные технологии в изучении сахарного диабета у детей и подростков // Молодежь — Барнаулу : материалы XVIII—XIX городской научно-практической конференции молодых ученых. — Ч. XIX. — Барнаул, 2018.

Концепция создания единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения : приказ Минздравсоцразвития России от 28.04.2011 № 364 [Электронный ресурс]. — URL: http://www.consultant.ru/.
Published
2018-09-14
How to Cite
Кротова, О., Пиянзин, А., Хворова, Л., & Жариков, А. (2018). Some Mathematical Approaches to Develop Models for Prediction of Compensation and Decompensation Stages of Diabetes Mellitus among Children and Adolescents. Izvestiya of Altai State University, (4(102), 83-87. https://doi.org/https://doi.org/10.14258/izvasu(2018)4-15
Section
Математика и механика

Most read articles by the same author(s)