KLINIK SIMPTOMLAR VA LABORATOR MARKERLAR ASOSIDA ISITMA SINDROMINING ETIOLOGIYASINI SUN'IY INTELLEKT YORDAMIDA ANIQLASH

Лихорадочный синдром является широко распространённым клиническим состоянием, встречающимся при заболеваниях различной этиологии (бактериальной, вирусной, паразитарной), и требует ранней и точной дифференциальной диагностики. В данном исследовании оценена диагностическая эффективность технологий искусственного интеллекта (AI) в определении этиологии лихорадочного синдрома на основе клинических симптомов и лабораторных маркеров. Анализ, проведённый у 300 пациентов, показал, что модели машинного обучения (random forest, logistic regression), интегрируя показатели CRP, прокальцитонина, лейкоцитов, тромбоцитов и клинические признаки, обеспечивают высокую точность определения этиологии (AUC = 0,93). Применение AI снижает частоту диагностических ошибок и оптимизирует процесс принятия клинических решений.