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DiabetesDetectionApp

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糖尿病検出アプリ

説明

これは、ユーザーが入力したパラメータに基づいて糖尿病を検出するための ML 指向の Web アプリケーションです。パラメータから学習することで良性か悪性かを予測します。ユーザーが糖尿病であるかどうかを分類するディープニューラルネットワークモデルを開発しました。このモデルは、PIMA インド糖尿病データセットに基づいてトレーニングされています。

データセット

国立糖尿病・消化器・腎臓病研究所の PIMA インド糖尿病データセット。コストデータ (Peter Turney から寄贈) が含まれています。属性は次のとおりです。

妊娠した回数
経口ブドウ糖負荷試験における 2 時間後の血漿グルコース濃度
拡張期血圧 (mmHg)
上腕三頭筋の皮膚のひだの厚さ (mm)
2時間血清インスリン (μ U/ml)
BMI (体重 kg/(身長 m)^2)
糖尿病家系図関数
年齢（歳）
クラス変数(0または1)

使用されるテクノロジー

フロントエンドにはHTML5、CSS、ブートストラップが使用されています。 Flask ベースの Python がバックエンドです。バックエンドとのすべてのやり取りは、RESTful API 呼び出しを通じて行われます。病気の段階を予測するために Python ML モデルが使用されています。トレーニングされたモデルの重みは保存され、モデルを予測する呼び出しが行われると、モデルの重みに基づいて推論が行われます。 Iframe は、Ajax パターンの実装に使用されています。