NeuroEndoNet - Prognostik Neyron Tarmoq

Bemor Ma'lumotlari

TSH darajasi (mIU/L)

T3 darajasi (ng/dL)

T4 darajasi (μg/dL)

Glyukoza darajasi (mg/dL)

HbA1c (%)

Insulin darajasi (μU/mL)

Kortizol darajasi (μg/dL)

Yosh

BMI (kg/m²)

Qon bosimi (sistolik) mmHg

Qon bosimi (diastolik) mmHg

Cholesterol (mg/dL)

Triglitseridlar (mg/dL)

Oilaviy tarix (0 yoki 1)

Jismoniy faollik (0-10)

Natijalar

Tahlil qilinmoqda...

Model Analiz va Validatsiya

ROC Egri Chizig'i

ROC (Receiver Operating Characteristic) egri chizig'i model aniqligini ko'rsatadi. AUC = 0.91

SHAP Feature Importance

SHAP analizi qaysi xususiyatlar bashoratga ko'proq ta'sir qilishini ko'rsatadi.

O'qitish Jarayoni

Model o'qitish jarayoni - loss va accuracy ko'rsatkichlari 50 epoch bo'yicha.

Tizim Statistikasi

-

Umumiy Bashoratlar

-

O'rtacha Ehtimollik

NeuroEndoNet Model Haqida

NeuroEndoNet - bu endokrinologik kasalliklarni erta aniqlash va bashorat qilish uchun ishlab chiqilgan chuqur neyron tarmoq. Model ROC va SHAP analiz orqali validatsiya qilingan.

Asosiy Xususiyatlar:

15 ta klinik parametrni tahlil qiladi
Chuqur neyron tarmoq arxitekturasi
ROC-AUC validatsiya
SHAP interpretatsiyasi
Real vaqtda bashorat qilish