기타 · 관찰 연구

제2형 당뇨병 환자의 당뇨병성 말초신경병증 탐지를 위한 한의학 특징 기반 기계 학습: 단면 연구

Diabetic peripheral neuropathy detection of type 2 diabetes using machine learning from TCM features: a cross-sectional study.

이 연구는 제2형 당뇨병 환자 4723명을 대상으로 한의학 증상과 혀 특징을 기반으로 당뇨병성 말초신경병증(DPN) 위험 예측을 위한 기계 학습 모델을 개발하였다. 랜덤 포레스트(RF) 모델이 0.767의 정확도로 가장 우수한 성능을 보였으며, LGBM 모델은 0.879의 재현율을 기록하였다. 연구의 한계로는 특정 알고리즘의 부족과 한의학적 증상에 대한 명확한 기준이 없다는 점이 있다.

학술지: BMC medical informatics and decision making (2025)
저자: Tian, Zhikui, Zhang, JiZhong, Fan, Yadong, Sun, Xuan, Wang, Dongjun, Liu, XiaoFei, Lu, GuoHui, Wang, Hongwu
수록: PubMed
DOI: 10.1186/s12911-025-02932-w
키워드: Diabetic Nephropathies, Peripheral Nervous System Diseases, Diabetes Mellitus, Type 2, Medicine, Chinese Traditional, Machine Learning, Image Interpretation, Computer-Assisted, Tongue, Cross-Sectional Studies, Area Under Curve, ROC Curve, Humans, Male
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