РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ У ДЕТЕЙ ПЕРВОГО ГОДА ЖИЗНИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ НЕОНАТАЛЬНОГО ПЕРИОДА

Авторы

  • Саидвалиева Феруза Мирзахидовна Университет Аль-Фраганус, Ташкент, Узбекистан Автор

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.20487794

Аннотация

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.

Библиографические ссылки

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.

Опубликован

2026-06-01

Выпуск

Раздел

Статьи

Как цитировать

Саидвалиева, Ф. (2026). РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ У ДЕТЕЙ ПЕРВОГО ГОДА ЖИЗНИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ НЕОНАТАЛЬНОГО ПЕРИОДА. Инновационные исследования в современном мире, 5(17), 94-96. https://doi.org/10.5281/zenodo.20487794
Innovative Academy RSC
Article metrics Views and PDF downloads
0 Views
0 Downloads