Педиатрия № 1 (2026) · Саҳифаҳои 320-326
TUG'MA YURAK KASALLIGIGA CHALINGAN BOLALARDA O'PKA GIPERTENZIYASINI SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA BASHORAT QILISH: KLINIK, EKOKARDIYOGRAFIK VA ENDOTELIAL BIOMARKERLARNI INTEGRATSIYALASH
Rakhmatillayeva M.Sh., Rasulova R.M.
Аннотатсия
O'pka gipertenziyasi (OG) bolalarda tug'ma yurak kasalligining (KYK) eng og'ir asoratlaridan biri bo'lib, kasallanish va o'limni sezilarli darajada oshiradi. OG xavfi yuqori bo'lgan bemorlarni erta aniqlash katta klinik muammo bo'lib qolmoqda. Sun'iy intellekt (SAI) sohasidagi so'nggi yutuqlar bolalar kardiologiyasida bashoratli modellashtirish uchun yangi imkoniyatlar yaratadi.Maqsad: Tug'ma yurak kasalligiga chalingan bolalarda o'pka gipertenziyasi bilan bog'liq prognostik omillarni aniqlash uchun sun'iy intellektga asoslangan bashoratli modelni ishlab chiqish va baholash.Material va usullar: Tadqiqotga jami 159 bola kiritilgan. Asosiy guruhga KYK va o'pka gipertenziyasi bo'lgan 94 bola, taqqoslash guruhiga o'pka gipertenziyasi bo'lmagan KYK bilan kasallangan 45 bola va nazorat guruhiga 20 sog'lom bola kiritilgan. Klinik baholash simptomlarni, gipoksemiyaning og'irligini va surunkali yurak yetishmovchiligi belgilarini baholashni o'z ichiga oldi. Endotelial disfunktsiyaning ekokardiyografik parametrlari va biomarkerlari, jumladan, IL-1 va VEGF tahlil qilindi. Bemorlar ikki yil davomida klinik va gemodinamik parametrlarning dinamik monitoringi bilan kuzatildi. O'pka gipertenziyasi uchun bashoratli modellarni ishlab chiqish uchun logistik regressiya, qo'llab-quvvatlash vektor mashinasi, neyron tarmog'i va tasodifiy o'rmonni o'z ichiga olgan mashinani o'rganish algoritmlari qo'llanildi. Modelning ishlashi aniqlik, sezgirlik, o'ziga xoslik va ROC egri chizig'i ostidagi maydon (AUC) yordamida baholandi.Natijalar va muhokama: Qorincha septal shuntlash bilan tug'ma yurak nuqsonlari o'pka gipertenziyasi bilan bog'liq eng keng tarqalgan anatomik substrat edi (59,6%). O'pka gipertenziyasi bilan og'rigan bemorlarda yallig'lanish va endotelial biomarkerlarning sezilarli darajada oshishi kuzatildi. VEGF darajasi kasallikning og'irligi bilan progressiv ravishda oshib, IV bosqichdagi o'pka gipertenziyasida nazorat guruhiga nisbatan 2,8 baravar yuqori qiymatlarga yetdi (p<0,001). Sinovdan o'tgan algoritmlar orasida Random Forest modeli eng yuqori bashorat qilish samaradorligini ko'rsatdi, aniqlik: 0.90, sezgirlik: 0.88, o'ziga xoslik: 0.87, AUC: 0.92. Xususiyat ahamiyati tahlili shuni ko'rsatdiki, o'pka arteriyasi bosimi, VEGF, IL-1, gipoksemiya og'irligi, qorincha septal nuqsoni va onaning gestozi o'pka gipertenziyasining eng kuchli bashorat qiluvchi omillari hisoblanadi.Xulosa: Sun'iy intellektga asoslangan bashoratli modellashtirish o'pka gipertenziyasi rivojlanish xavfi ostida bo'lgan tug'ma yurak kasalligi bo'lgan bolalarni aniqlashda yuqori aniqlikni namoyish etadi. Klinik, ekokardiografik va endotelial biomarkerlarning integratsiyasi bolalar kardiologiyasida erta tashxis qo'yish va xavf stratifikatsiyasini sezilarli darajada yaxshilaydi.
Манбаи метамаълумот: бойгонии OAI-PMH-и маҷалла · Sindex матни пурраро нигоҳ намедорад, ба манбаъ пайванд медиҳад.