ملخص: Cet article présente un modèle du réseau neurologique (NN) pour évaluer une évaluation existante de risque sanitaire (HRA)2 pour la prévision de diabète sur 3 ans (1996¯1998) basés sur un algorithme simulé d'étude sur le processus pronostique individuel, en utilisant le HRAs à plusieurs reprises mesuré de 6142 participants. L'approche utilise un perceptron multicouche séquentiel (SMLP) avec le backpropagation apprenant, et un modèle explicite des entrées temps-time-varying avec la probabilité séquentiellement obtenue de prévision, qui a été obtenue en incluant une fonction logistique multivariable pendant des années consécutives. L'étude capture le dispositif temps-sensible d'associer des facteurs de risque comme prédiseurs à l'occurrence du diabète dans la période correspondante. Cette approche surpasse les modèles de classification et de régression de ligne de base en termes de gains (bénéfice moyen: 0,18) et sensibilité (86,04%) pour un essai. Le résultat permet un programme temps-sensible d'empêchement et de gestion de la maladie comme effort éventuel.

لغة: إنجليزية