OB-HAVO OMILLARINING YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARIGA TA’SIRINING SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA TAHLILI
Ключевые слова:
Yurak-qon tomir kasalliklari, ob-havo omillari, sun'iy intellekt, chuqur o'qitish, MLP, GRU, LSTM, ANFIS, bashoratlash, geomagnit faollik, iqlim o'zgarishlari, ishemiya, aritmiya, gipertoniya.Аннотация
В статье рассматриваются вопросы анализа влияния погодных
факторов на сердечно-сосудистые заболевания на основе искусственного интеллекта.
Изучено комплексное воздействие погодных факторов, таких как температура,
давление, влажность, скорость ветра и геомагнитные бури, на сердечно-сосудистые
заболевания, такие как ишемия, аритмия и гипертония. Предлагается подход,
основанный на моделях MLP, GRU, LSTM и ANFIS из технологий искусственного
интеллекта. Результаты исследования показали, что модели искусственного
интеллекта с высокой точностью прогнозируют чувствительность сердечно-
сосудистой системы к погодным факторам и риск заболеваний.
Библиографические ссылки
Sabitovich K.A., Pulatov G., Qizi P.G.A. Ob-havo sharoitlarining yurak-qon tomir kasalliklariga ta’sirini aniqlashning analitik tahlili // Al-Farg‘oniy avlodlari. – 2024. – № 2. – B. 296–300.
Кабилджанов А., Пулатов Г., Пулатова Г. Bashoratlash usul va algoritmlari // Информатика и инженерные технологии. – 2023. – Т. 1, № 2. – B. 124–126.
Zhang X. et al. Time Series Analysis of the Impact of Meteorological Conditions and Air Quality on the Number of Medical Visits for Hypertension in Haikou City, China // Frontiers in Public Health. – 2024.
Ohashi Y. et al. Machine Learning Analysis and Future Risk Prediction of Weather-Sensitive Cardiovascular Disease Mortality During Summer in Tokyo, Japan // Scientific Reports. – 2023.
Helsper M. et al. The Subarachnoid Hemorrhage–Weather Myth: A Long-Term Big Data and Deep Learning Analysis // Frontiers in Neurology. – 2021.
Zirbo S.G.V. et al. Predicting Health Outcomes Using Weather Data: A Dual Machine Learning Approach // Procedia Computer Science. – 2024.
Hsiao H.C.W. et al. Deep Learning for Risk Analysis of Specific Cardiovascular Diseases Using Environmental Data and Outpatient Records // 2016.