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Estrutura híbrida baseada em regras fuzzy e aprendizagem automática para deteção de diabetes
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Este livro apresenta um sistema híbrido de apoio à decisão que integra a aprendizagem automática, a inferência fuzzy e a lógica baseada em regras para melhorar a deteção precoce da diabetes. Utilizando parâmetros clínicos como a glicose, o IMC, a pressão arterial, a insulina e a idade, o modelo combina a aprendizagem estatística com o conhecimento especializado para fornecer previsões precisas, interpretáveis ¿¿e fiáveis. Destinado a profissionais de saúde, investigadores e estudantes, demonstra como os sistemas inteligentes podem preencher a lacuna entre a análise de dados e a tomada de decisões clínicas no mundo real.
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Este livro apresenta um sistema híbrido de apoio à decisão que integra a aprendizagem automática, a inferência fuzzy e a lógica baseada em regras para melhorar a deteção precoce da diabetes. Utilizando parâmetros clínicos como a glicose, o IMC, a pressão arterial, a insulina e a idade, o modelo combina a aprendizagem estatística com o conhecimento especializado para fornecer previsões precisas, interpretáveis ¿¿e fiáveis. Destinado a profissionais de saúde, investigadores e estudantes, demonstra como os sistemas inteligentes podem preencher a lacuna entre a análise de dados e a tomada de decisões clínicas no mundo real.
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