Treinamento de IA para Detecção de Diabetes

Este repositório contém um projeto de treinamento de Inteligência Artificial (IA) para a detecção de diabetes. O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de IA capaz de prever a presença ou ausência de diabetes com base em dados clínicos e de saúde do paciente.

Visão Geral

A diabetes é uma doença crônica que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. A detecção precoce e o gerenciamento adequado são essenciais para evitar complicações sérias. A IA oferece uma oportunidade de melhorar a precisão da detecção e facilitar a intervenção médica adequada.

Neste projeto, utilizamos um conjunto de dados contendo várias variáveis relacionadas à saúde, como níveis de glicose, pressão arterial, índice de massa corporal (IMC) e histórico familiar. Com base nessas variáveis, treinamos um modelo de aprendizado de máquina para prever se um paciente tem diabetes ou não.

Conjunto de Dados

O conjunto de dados utilizado neste projeto foi obtido a partir de fontes confiáveis e contém informações de saúde de diversos pacientes. Cada entrada no conjunto de dados inclui várias características relevantes para a detecção de diabetes.

Pré-processamento de Dados

Antes de alimentar os dados ao modelo, realizamos etapas de pré-processamento, incluindo:

Tratamento de valores ausentes.
Normalização de dados para garantir que todas as características tenham a mesma escala.
Divisão dos dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar o desempenho do modelo.

Modelo de IA

O modelo de IA escolhido para este projeto é um algoritmo de classificação, como Support Vector Machines (SVM), Naive Baynes e K-Nearest Neighbors (KNN) também podem ser explorados e comparados para determinar qual apresenta o melhor desempenho.

Treinamento e Avaliação

Durante a fase de treinamento, o modelo é ajustado usando o conjunto de treinamento. O desempenho do modelo é avaliado utilizando o conjunto de teste, medindo métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score.

Uso do Modelo

Após o treinamento e avaliação, o modelo pode ser utilizado para fazer previsões em dados de pacientes não vistos anteriormente. Isso pode ser incorporado em sistemas de saúde eletrônicos ou aplicativos móveis para ajudar a identificar potenciais casos de diabetes.

Contribuição

Contribuições para este projeto são bem-vindas! Se você possui conhecimentos em IA, ciência de dados ou saúde, sinta-se à vontade para abrir um problema ou enviar uma solicitação de pull.