РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ У ДЕТЕЙ ПЕРВОГО ГОДА ЖИЗНИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ НЕОНАТАЛЬНОГО ПЕРИОДА
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20487794Abstract
Охрана здоровья детей раннего возраста является одним из приоритетных направлений современной педиатрии и общественного здравоохранения. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), ежегодно в мире рождается более 130 миллионов детей, при этом около 15 миллионов новорожденных появляются на свет преждевременно. Несмотря на значительное снижение показателей младенческой смертности за последние десятилетия, уровень заболеваемости детей первого года жизни остается высоким и составляет от 25 до 40% в зависимости от региона и социально-экономических условий.References
World Health Organization. Newborns: improving survival and well-being. Geneva: WHO; 2024.
UNICEF. The State of the World's Children 2024: Child Survival and Development. New York: UNICEF; 2024.
Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019;380(14):1347–1358.
Goldstein B.A., Navar A.M., Carter R.E. Moving beyond regression techniques in cardiovascular risk prediction: applying machine learning to address analytic challenges. Eur Heart J. 2017;38(23):1805–1814.
Liu Y., Chen P.H.C., Krause J., Peng L. How to Read Articles That Use Machine Learning: Users' Guides to the Medical Literature. JAMA. 2019;322(18):1806–1816.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Innovative Academy RSC
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
How to Cite
