Hyderabad : Un modèle de prédiction basé sur l'intelligence artificielle (IA) pour détecter le risque d'obésité a été développé par des chercheurs de l'Université Woxsen en collaboration avec un scientifique américain.
L'équipe de recherche, composée de Bobba Bharath Reddy, Dr. Hemachandran Kannan, Dr. Shahid Mohammad Ganie et du scientifique américain Prof. Manjeet Rege, a étudié la combinaison de plusieurs méthodes d'apprentissage machine pour prédire le risque d'obésité à partir des données de mode de vie.
Le secteur de la santé, les dépôts médicaux en ligne et les hôpitaux génèrent d'énormes quantités de données, qui offrent des ressources précieuses aux chercheurs cherchant à exploiter les techniques d'IA pour résoudre des problèmes de santé concrets.
Les chercheurs ont sélectionné trois algorithmes de chaque méthode d'ensemble, chacun possédant des caractéristiques et des forces distinctes, pour démontrer l'efficacité de leur modèle proposé sous différents angles.
Bien que l'IMC (indice de masse corporelle) soit couramment utilisé comme principal indicateur du risque d'obésité, les chercheurs ont identifié des limites dans la capacité de l'IMC à capturer la pleine complexité de l'obésité, qui est influencée par des facteurs comportementaux, environnementaux et génétiques.
Ils ont noté que l'IMC ne prend pas en compte des indicateurs de santé critiques tels que la masse musculaire, la distribution des graisses ou d'autres variables, ce qui peut réduire la précision de la classification de l'obésité.
Les résultats ont été publiés dans un article intitulé 'Investigation of Ensemble Learning Techniques for Obesity Risk Prediction Using Lifestyle Data' dans le Decision Analytics Journal par Elsevier.