KI News: Kurz und klar.

Ein neu entwickeltes Deep‑Learning‑Modell namens CRISPNAM‑FG setzt neue Maßstäbe in der Vorhersage von Fußkomplikationen bei Diabetespatienten. Durch die Kombination von Neural Additive Models (NAMs) mit separaten Projektionen für jede Risikokategorie liefert das Modell die kumulative Inzidenzfunktion nach der Fine‑Gray‑Formulierung und bleibt dabei vollständig interpretierbar.

Die weltweite Zunahme von Diabetes erfordert frühzeitige Erkennung, um schwere Komplikationen zu verhindern. KI‑gestützte Vorhersage‑Apps bieten hierfür vielversprechende Lösungen, benötigen jedoch ein reaktionsschnelles und skalierbares Backend, um eine große Nutzerbasis effizient zu bedienen.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der bewährte Machine‑Learning‑Methoden auf die NHANES‑Gesundheitsdaten anwendet, um den Diabetesstatus vorherzusagen. Der Autor kombiniert einen XGBoost‑Feature‑Encoder mit einem schlanken Multilayer‑Perceptron (MLP), um die Vorhersagegenauigkeit zu steigern.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem arXiv-Repository präsentiert ein hochpräzises Modell zur Vorhersage von Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Menschen mit Diabetes. Durch den Einsatz moderner Machine‑Learning‑ und Deep‑Learning‑Techniken konnte die Studie eine Genauigkeit von 90,5 % erreichen.

Die klassische Einteilung von Diabetes und Prädiabetes anhand statischer Glukosegrenzen verschleiert die echte Vielfalt der Stoffwechselstörungen. Insulinresistenz, Beta‑Zell‑Funktionsstörung und Inkrementdefizite bleiben dabei oft verborgen.