KARDIOLOGIK SIGNALLAR ORQALI ANIQLANADIGAN KASALLIKLAR VA ULARNI BARTARAF ETUVCHI KOGNITIV MODEL

Abstract

Yurak-qon tomir kasalliklari butun dunyo bo‘yicha o‘limning asosiy sabablaridan biri bo‘lib, ularni erta aniqlash va davolash bemor hayotini saqlab qolishda muhim ahamiyatga ega. Mazkur maqolada yurak faoliyatini kuzatish imkonini beruvchi elektrokardiografik (EKG) signallar asosida yurak kasalliklarini aniqlovchi va ularga mos kognitiv model ishlab chiqiladi. Model sun’iy intellekt (SI) usullaridan, xususan signalni raqamli ishlash (DSP), xususiyatlar ajratish (feature extraction), klassifikatsiya (SVM, CNN) kabi usullardan foydalanadi. Tadqiqotda MIT-BIH aritmiya ma’lumotlar bazasidagi real EKG signallar tahlil qilinib, yurak ritmindagi o‘zgarishlar asosida aritmiya, taxikardiya, bradikardiya kabi kasalliklar aniqlanadi. Shuningdek, har bir yurak signaliga mos kognitiv xususiyatlar (bemor yoshi, jinsi, anamnezi, jismoniy faollik holati) ham hisobga olinadi. Model nafaqat kasallikni aniqlaydi, balki uni oldini olish bo‘yicha tavsiyalar ham beradi.

Tahlil natijalarida 92% aniqlik, 0.89 F1-score, 0.91 sezuvchanlik (recall) ko‘rsatkichlariga erishildi. Taklif etilgan model real vaqtli monitoring uchun mos bo‘lib, mobil yoki klinik muhitga tatbiq qilinishi mumkin. Tadqiqot yurak kasalliklarining erta aniqlanishi va profilaktikasida kognitiv sun’iy intellekt modellarining muhim rolini ko‘rsatadi.