Este é um projeto de aplicação web, desenvolvido com Flask, que utiliza um modelo de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de uma pessoa ter diabetes com base em informações clínicas e pessoais. Além disso, o projeto oferece uma funcionalidade para calcular o IMC (Índice de Massa Corporal).
Este projeto tem como objetivo ajudar na identificação de possíveis casos de diabetes por meio de um sistema simples e acessível. A aplicação utiliza um modelo de machine learning treinado previamente, permitindo uma interação fácil e resultados rápidos para o usuário.
Além da funcionalidade principal de prevenção, o projeto também oferece ferramentas complementares, como o cálculo de IMC, para auxiliar no acompanhamento da saúde geral do usuário.
- Prevenção de diabetes baseada em:
- Idade
- Gênero
- Histórico de hipertensão e doenças cardíacas
- Histórico de tabagismo
- Níveis de glicose no sangue, HbA1c e IMC
- Cálculo do Índice de Massa Corporal (IMC).
- Alternância de gráficos para melhor visualização dos dados (se habilitado).
- Validação de dados de entrada com mensagens de erro claras.
Antes de começar, você precisará ter instalado em sua máquina:
- Python 3.7 ou superior.
- Gerenciador de pacotes
pip. - Dependências listadas no arquivo
requirements.txt.
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/seu-usuario/preditor-diabetes.git cd preditor-diabetes
Instale as dependências do projeto:
pip install -r requirements.txt
Certifique-se de que o arquivo diabetes_model.pkl está no diretório do projeto.
Execute a aplicação: python app.py
🛠️ Tecnologias Utilizadas Flask - Framework para desenvolvimento web. Pandas e NumPy - Manipulação e análise de dados. Pickle - Serialização do modelo de machine learning. HTML, CSS e Bootstrap - Interface do usuário.
Este projeto está sob a licença MIT. Para mais informações, consulte o arquivo LICENSE.