ВОЗМОЖНОСТИ УСИЛЕНИЯ МЕР МЕДИЦИНСКОЙ ПРОФИЛАКТИКИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА БОЛЬШОГО ОБЪЕМА ДАННЫХ
Ключевые слова:
Big data, Profilaktika, Random Forest, Yurak kasalliklari, Diabet, Tibbiy prognozlash, Sog‘liqni saqlash tizimi, Neyron tarmoqlar, Raqamli tibbiyot.Аннотация
В данной статье анализируются возможности усиления профилактических мер на основе анализа больших объемов данных в медицине. На основе клинико-статистических данных 75 тысяч пациентов системы здравоохранения Узбекистана разработаны прогностические модели для раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний, диабета и рисков ожирения. Доказана возможность высокоточного прогнозирования на основе алгоритма Random Forest. Результаты исследования позволяют персонализировать медицинскую профилактику и оптимизировать ресурсы.
Библиографические ссылки
ANALYSIS OF MODERN METHODS OF TEACHING AND TRAINING STUDENTS OF THE SPECIALTY "INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGIES". (2023). International Journal of Advance Scientific Research, 3(11), 174-178. https://doi.org/10.37547/ijasr-03-11-29
Ikromov Khusan Kholmakhamatovich, . (2023). HISTORICAL CONTEXT OF DEVELOPMENT OF INFORMATION SYSTEMS AND DATABASE MANAGEMENT. International Journal of Pedagogics, 3(11), 119–123. https://doi.org/10.37547/ijp/Volume03Issue11-23
Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447–453.
OVQIQ DO‘KONLARIDA BIZNES JARAYONLARINI AVTOMATLASHTIRISH SAMARALI. (2024). Advance Scientific Research xalqaro
jurnali , 5 (12), 279-284. https://doi.org/10.37547/ijasr-04-12-43
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Sultanova Dildora Ilhomjon qizi

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.