OSHQOZON-ICHAK TRAKTI OʻSMALARI XIRURGIYASIDA OPERATSIYADAN OLDINGI XAVFLARNI PROGNOZLASHDA SUNʻIY INTELLEKT MODELLARINI QOʻLLASH

Abstract

Oshqozon-ichak trakti (OIT) oʻsmalari xirurgiyasida operatsiyadan keyingi asoratlar va oʻlim koʻrsatkichini kamaytirish eng dolzarb muammolardan biri boʻlib qolmoqda. Anʼanaviy xavfni baholash shkalalari (ASA, POSSUM) koʻpincha bemorning individual dinamik koʻrsatkichlarini toʻliq qamrab olmaydi. Ushbu tadqiqotda OIT oʻsmalari boʻlgan bemorlarda operatsiyadan oldingi xavflarni va operatsiyadan keyingi asoratlarni (sepsis, choklar yetishmovchiligi, oʻlim) prognozlashda sunʼiy intellekt (SI) va mashinali oʻqitish (Machine Learning) modellarining samaradorligi baholandi. Tasodifiy oʻrmon (Random Forest) va neyron tarmoqlari (ANN) modellari anʼanaviy tizimlarga qaraganda yuqori aniqlik (AUC-ROC = 0.89) koʻrsatdi. SI modellarini klinik amaliyotga tatbiq etish asoratlar darajasini sezilarli darajada kamaytirish imkonini beradi.