| Titre : | DiabetesManagement through Connected HealthMonitoring |
| Auteurs : | Beldjebel Yousra, Auteur ; Guettala Razane, Auteur ; Zouai Meftah, Directeur de thèse |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2024 |
| Format : | 1 vol. (60 p.) / couv. ill. en coul / 30 cm |
| Note générale : | |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Mots-clés: | Diabetes, Artificial Intelligence, Diabetes Management, Remote Healthcare Management, Diabetes Prediction, Glucose Level Monitoring. |
| Résumé : |
Diabetes is one of the most significant public health issues worldwide, with a particularly high prevalence in Algeria. This chronic disease, characterized by insufficient levels of insulin leading to decreased glucose absorption, is categorized into three main types: Type 1, Type 2, and gestational diabetes. The implications of diabetes are severe, encompassing a range of complications such as heart disease, stroke, kidney failure, nerve damage, and eye disorders, among other health issues. The present project aims to tackle these challenges by developing an innovative smart platform enhanced with artificial intelligence (AI) for the comprehensive management of diabetes. This platform will leverage advanced AI algorithms to provide a multi-faceted approach to diabetes care. Key features of the platform include the early prediction of diabetes onset, accurate blood sugar level forecasting, and personalized monitoring tailored to individual patient needs. These capabilities will enable proactive and preventive healthcare measures, significantly improving patient outcomes. Furthermore, the platform is designed to support remote healthcare management, offering a convenient and efficient solution for continuous patient monitoring and engagement. By integrating AI into diabetes management, the project aspires to revolutionize the approach to diabetes care, offering a robust tool for healthcare providers and patients alike to manage the disease more effectively. This smart platform represents a significant step forward in utilizing technology to combat a pervasive and impactful health condition, ultimately aiming to enhance the quality of life for individuals living with diabetes. |
| Sommaire : |
Contents Acknowledgement . . . .. . . . i Dedications . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . ii Résumé . . . . . . . . . . . . . iv Abstract . . .. . . . . . . . . . v General Introduction 1 I General information about diabetes 3 I.1 introduction . . . .. . . . . 3 I.2 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 I.3 Diagnostic Tests for Diabetes Mellitus . . . . . . . . 5 I.3.1 Urine Tests . . . . . . . . . . . . . 5 I.3.2 Blood Tests . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . 5 I.3.2.1 Fasting Glucose Test . . . . . . . . . . . . . . . 5 I.3.2.2 Postprandial Plasma Glucose Test (Oral Glucose Tolerance Test(O. . 6 I.3.2.3 Intravenous Glucose Tolerance Test . . . . . . . . . . . . 7 I.3.2.4 Glycated Hemoglobin and Plasma Albumin Test . .. . 7 I.3.3 Diagnostic test for gestational diabetes . . . . . . . . . . 8 I.4 Types of diabetes . . . . . . . . . . . . 8 I.4.1 Type 1 diabetes(Insulin Dependent Diabetes Mellitus (T1IDDM)) . . . . . . 8 I.4.1.1 causes . . . . . . . . . . . . 9 I.4.1.2 Risk factors for Type 1 diabetes . . . . . . . 10 I.4.2 Type 2 diabetes(Non-Insulin Dependent Diabetes Mellitus(T2NIDDM)) . . 11 I.4.2.1 Causes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 I.4.2.2 Risk factors for Type 2 diabetes . . . . . . . . . . 12 I.4.3 Gestational Diabetes Mellitus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 I.4.3.1 causes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 I.4.4 Other specific types of diabetes . . . . . . . . . . . . . .. . . . 15 I.5 Symptoms of Diabetes Mellitus . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . 15 I.5.1 Increased urination (Polyuria) . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 16 I.5.2 Increased thirst (Polydipsia) . . . . . . . . . . . . . . . . 16 I.5.3 The increased appetite (Polyphagia) . . . . . . . . . 17 I.5.4 Blurred vision . . . . . . . . . . . . . . . 18 I.5.5 Unplanned weight loss . . . . . . . . . . . . . . 18 I.5.6 Nausea and vomiting . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 18 I.5.7 Slow-healing sores or cuts . . . . . . . . . . 18 I.5.8 Additional details about symptoms per type of diabetes include: . . . . . . . 18 I.5.8.1 Type 1 diabetes . . . . . . . . . . . . . . . 18 I.5.8.2 Type 2 diabetes and prediabetes . . . . . . . . . . . . . .. 19 I.5.8.3 Gestational diabetes . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 19 I.6 Complications of diabetes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 I.6.1 Diabetic retinopathy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 I.6.2 Diabetic nephropathy . . . . . . . . . . . . . . . . 19 I.6.3 Stroke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 I.6.4 heart disease . . . . . . . . . . . . . . . . 20 I.6.5 Diabetic neuropathy . . . . . . . . . . 20 I.6.6 Foot damage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 I.6.7 Other complications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 I.7 Treatment for diabetes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 I.7.1 Drug Treatment for Diabetes . . . . . . . . 22 I.7.1.1 Oral Medications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 I.7.1.2 Insulin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . 23 I.7.1.3 Artificial Pancreas . . . . . . . . . . . . 25 I.7.2 Non Drug Treatment for Diabetes . . . . . . . . .. . 25 I.7.2.1 Lifestyle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 I.7.2.2 Exercise . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 25 I.7.2.3 Dieting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 I.7.3 Herbal Remedies . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 I.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . 27 II Machine Learning 28 II.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . 28 II.2 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 II.3 Types of Machine Learning . . . . . . . . . . 29 II.3.1 Supervised Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 II.3.1.1 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 31 II.3.1.2 Regression . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . 31 II.3.2 Unsupervised Learning . . . . . . . . . . . . 32 II.3.2.1 Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 II.3.2.2 Association . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 32 II.3.3 Semi-supervised Learning . . . . . . . . . . . . . 33 II.3.4 Reinforcement learning . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 33 II.4 Artificial Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 II.4.1 Definition . . . . . . . . . . . . . 34 II.4.2 Neural Network Architecture . . . . . . 36 II.4.2.1 The Input Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 II.4.2.2 Hidden Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 36 II.4.2.3 The Output Layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 II.4.3 The Activation Function of an Artificial Neural Network . . . . . 37 II.4.3.1 Linear activation function . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 II.4.3.2 Non-linear activation functions . . . . . . . . . . . . . 38 II.5 Deep Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 II.5.1 Deep learning Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 II.5.1.1 Convolutional Neural Networks (CNN) . . . 44 II.5.1.2 Recurrent neural networks (RNNs) . . . . . . . . . . . . 47 II.6 related works: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 II.6.1 Diagnosis of diabetes . . . . . . . . . . . . .. . . 49 II.6.2 Monitoring of diabets . . . . . . . . . . . . 51 II.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . 52 III Conception of the Web Platform for Diabetes Management 53 III.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 III.2 Requirements Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 III.2.1 Functional requirements . . . . . . . . . . . . . . . 54 III.2.1.1 User Registration and Authentication . . . . . . . . .. 54 III.2.1.2 Login . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 III.2.1.3 Registration Diagnosis . . . . . . . . . . . . . . . .. . 54 III.2.1.4 View Diagnosis History . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 III.2.1.5 Doctor Access to Patient History . . . . . . . . . . . 54 III.2.1.6 Manage Profile . . . . . . . . . . . . . .. 55 III.2.2 Non-functional Requirements . . . . . . .. . . 55 III.2.2.1 Security . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 III.2.2.2 Usability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 III.2.2.3 Performance . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 III.3 System Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 III.3.1 Architecture of the system . . . . . . . . . . . . . 56 III.3.2 Use case diagram of the system . . . . . . . . . . . . 58 III.3.3 Specification of the Scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 III.4 Static Aspect of the System . . . . . . . . . . . . . . III.4.1 Class Diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . 60 III.5 Dynamic Aspect of the System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 III.5.1 Sequence diagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 III.6 AI Models Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . III.6.1 Diagnosis of diabetes . . . . . . . . . . . .. . . . . . . 65 III.6.1.1 BACKGROUND STUDY . . . . . . . . . . . . . 65 III.6.1.2 Materials and Methods . . . . . . . . . . . . . . . .. . 66 III.6.1.3 Implementation of ai model . . . . . . . . . . . . . . III.6.2 Monitoring of diabets . . . . . . . . . .. . . . . 77 III.6.2.1 BACKGROUND STUDY . . . . . . . . . . . 77 III.6.2.2 Materials and Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 III.7 Platform Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 III.7.1 Data Input Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 III.7.1.1 Manual Entry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 III.7.1.2 Device Integration . . . . . . . . . . . . . 83 III.7.2 Real-time monitoring and alerts . . . . . . . . . . . . . . 83 III.7.2.1 Continuous Monitoring . . . . . . . 83 III.7.2.2 Alerts and Notifications . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 III.7.3 Visualization of data and trends . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 III.7.3.1 Data Dashboards . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 84 III.7.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . 84 III.7.4.1 Patient Interface . . . . . . . . . . . . . . 84 III.7.4.2 Healthcare Provider Interface . . . . . . . . . . . . . . 84 III.8 Design Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 III.8.1 User experience and interface design . . . . . . 85 III.8.1.1 Responsive Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 III.8.1.2 Intuitive Navigation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 III.8.1.3 Consistent Design Language . . . . . . . . . .. . 85 III.8.1.4 Interactive and Engaging Elements . . . . . . . . . . . 85 III.8.2 Data privacy and security measures . . . . . . . . . . . . . . . . 85 III.8.2.1 Data Encryption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 III.8.2.2 Authentication and Access Controls . . . . . . . . . . . 86 III.8.3 Scalability and Future Expansion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 III.8.3.1 Scalable Architecture . . . . . . . . . . . . . . . 86 III.8.3.2 Database Scalability . . . . . . . . . . 86 III.8.3.3 Performance Optimization . . . . . . 86 III.9 Conclsion . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . 87 IV Implementation of the Web Platform for Diabetes Management 88 IV.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 IV.2 Development tools . . . . . . . . . . . . 88 IV.2.1 Backend Development . . . . . . . . . . . . . . . . 88 IV.2.1.1 Laravel . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 IV.2.1.2 XAMPP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 IV.2.1.3 Postman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 IV.2.1.4 Setting up the Server and Database . . . . . . . . . . . 91 IV.2.1.5 MVC Architecture in software . . . . . . . . . . . . 91 IV.2.2 Frontend Development . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 92 IV.2.2.1 Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 IV.2.2.2 HTML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 IV.2.2.3 CSS . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . 93 IV.2.2.4 JavaScript . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . 94 IV.3 Mobile Application Development . . . . . . . . . 95 IV.3.1 Flutter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 IV.3.2 Dart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 IV.4 IA Development . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 IV.4.1 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 IV.4.2 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 IV.4.3 TensorFlow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 IV.4.4 Numpy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 IV.5 Results and Discussion of AI Algorithm Performance . . . . . . . . . . . 97 IV.5.1 Diagnosis models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 IV.5.1.1 machine learning models . . . . . . . 97 IV.5.1.2 Deep neural network (DNN) . . . . . . . . 100 xiCONTENTS IV.5.1.3 Discusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 IV.5.2 monitoring model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 IV.5.2.1 Model Summary . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 107 IV.5.2.2 loss plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 108 IV.5.2.3 test and predict plot . . . . . . . . . . . . . . . . 109 IV.5.2.4 Discusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 IV.6 Overview of the platform . . . . . . . . . . . . . . . . 111 IV.6.1 Home page . . . . . . . . . . . . . . 111 IV.6.1.1 Register page . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 IV.6.1.2 Login page . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 IV.6.2 platform structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV.6.2.1 Header Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV.6.2.2 Side bar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . 115 IV.6.2.3 Content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5 IV.6.2.4 footer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 115 IV.6.3 Profile user . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV.6.4 Admin . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV.6.5 Doctor . . . . . . . . . . . . . . . 115 IV.6.5.1 Dashboard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IV.6.5.2 Appointement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 IV.6.5.3 patient page . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 IV.6.6 Patient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 IV.7 Overview of the Application . . . . . . . . . . . . . . 129 IV.7.1 Login page . . . . . . . . . . . . . . 129 IV.7.2 Registration page . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 IV.7.3 Patient page . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 IV.7.3.1 Home page : . . . . . . . . . . . . . 131 IV.7.3.2 Profile Page : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 IV.7.3.3 Doctors List and Take Appointment : . . . . . . . . . . 135 IV.7.3.4 Hospital Records Page . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 IV.7.3.5 Prescriptions Page . . . . . . . . . . . . . 139 IV.8 Conclusion : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 General Conclusion and Perspectives 141 Appendices 142 Bibliographie 142 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/880 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
