Zeitschrift für Frauengesundheit, Probleme und Pflege

Analyse von Risikofaktoren für Gestationsdiabetes mellitus (GDM) mittels Data Mining

Prema NS* und Pushpalatha MP

Diabetes ist eine weit verbreitete chronische Erkrankung und eine große gesundheitliche Herausforderung für die gesamte Bevölkerung. Gestationsdiabetes mellitus (GDM) ist eine Diabetesart, die bei Frauen während der Schwangerschaft auftritt. Wir präsentieren einen Data-Mining-Ansatz (DM) zur Ermittlung der Risikofaktoren für Gestationsdiabetes mellitus (GDM) unter Verwendung verschiedener Data-Mining-Techniken. Der für die Analyse verwendete Datensatz enthält die Details der schwangeren Frauen, die ins örtliche Krankenhaus von Mysuru, Indien, eingeliefert wurden. Die verwendeten Data-Mining-Techniken sind K-Means-Clustering, J48-Entscheidungsbaum, Random-Forest und Naive-Bayes-Klassifikator. Die Klassifizierungsgenauigkeit wird durch die Verwendung eines Feature-Subset-Selection-Wrapper-Ansatzes verbessert. Das Problem der Datenunausgewogenheit wird durch die Verwendung der Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) behandelt. Die Leistung der Algorithmen wurde hinsichtlich ihrer Genauigkeit gemessen und verglichen.