Диагностика сахарного диабета с использованием метода градиентного бустинга LightGBM

Сахарный диабет — тяжёлое хроническое заболевание с высокой распространённостью во всём мире; при этом, по данным исследований, половина больных не знает о своём диагнозе, а число осложнений растёт. В этой работе предложен упреждающий метод диагностики сахарного диабета, который может помочь раннему выявлению заболевания или дополнить его в странах с низкой плотностью медицинских специалистов.

Данные по сахарному диабету были собраны в больнице Zewditu Memorial Hospital (ZMHDD) в Аддис-Абебе, Эфиопия. Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) — один из наиболее успешных современных алгоритмов в рамках градиентного бустинга, основанный на деревьях решений; он отличается низкой вычислительной сложностью и поэтому подходит для применения в регионах с ограниченными ресурсами, таких как Эфиопия. В связи с этим в данном исследовании принцип LightGBM был использован для разработки точной модели диагностики сахарного диабета. Экспериментальные результаты показали, что подготовленный набор данных о сахарном диабете информативен для прогнозирования этого состояния. Модель LightGBM превзошла KNN, SVM, NB, Bagging, RF и XGBoost на наборе данных ZMHDD, достигнув точности 98,1%, площади под ROC-кривой 98,1%, чувствительности 99,9% и специфичности 96,3%.