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A Fuzzy Random Forest Approach for the Detection of Diabetic Retinopathy on Electronic Health Record Data

机译：一种模糊的随机森林方法，用于检测电子健康记录数据的糖尿病视网膜病变

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Diabetic retinopathy is an ophthalmic malady that is the major cause of blindness in diabetic patients. Early detection is important to minimize the risk of vision loss. An screening of the eye fundus can confirm the disease and its severity but this test is costly and time-consuming. In this work, we propose a decision support system that uses fuzzy random forests to analyze the clinical data of each patient in order to detect any sign of developing diabetic retinopathy and to determine the necessity of the screening. The combination of fuzzy sets and a classifier ensemble for the detection of diabetic retinopathy achieves high sensitivity and specificity scores, improving the results given when using a single decision tree.
机译：糖尿病视网膜病是一种眼科疾病，是糖尿病患者失明的主要原因。早期检测对于最小化视力丧失的风险非常重要。眼底的筛选可以证实疾病及其严重程度，但这种测试是昂贵且耗时的。在这项工作中，我们提出了一个决策支持系统，使用模糊随机森林来分析每位患者的临床数据，以检测患糖尿病视网膜病变的任何迹象并确定筛查的必要性。模糊套和用于检测糖尿病视网膜病变的分类器组合的组合实现了高灵敏度和特异性分数，改善了使用单个决定树时给出的结果。

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