Detecção de diabetes em pacientes adultos usando inteligência artificial explicável

Abstract

Diabetes, uma condição crônica em rápida expansão no mundo, exige métodos de diagnóstico que sejam ao mesmo tempo precisos e eficientes. Este estudo apresenta uma abordagem baseada em inteligência artificial, utilizando uma rede neural perceptron multicamada projetada para identificar diabetes com base em múltiplos fatores influentes. A rede foi treinada com um banco de dados, alcançando 82% de precisão e 83% de acurácia. Além disso, o método de inteligência artificial explicável SHAP foi aplicado, revelando a significativa contribuição de parâmetros como idade e hipertensão no processo diagnóstico. Esses resultados destacam a importância da detecção precoce e do tratamento adequado do diabetes, reforçando o potencial da IA como ferramenta de suporte clínico.