CKD AI Prediction

Klinik qaror tizimi

AI-powered klinik qaror qabul qilish

Surunkali buyrak kasalligini sun'iy intellekt yordamida aniqlang

Bemorlaringiz uchun erta tashxis, eGFR bosqichlash va trend tahlili — bir tizimda. Ikki bosqichli ML model (V1+V2 ansamblь) bilan yuqori aniqlik.

Boshlash Imkoniyatlar

Asosiy imkoniyatlar

Klinik amaliyot uchun yaratilgan, doktorlar uchun tushunarli

ML Bashorat

V1 RandomForest + V2 GradientBoosting ansamblь modeli. 1659 bemor datasetida o'qitilgan, yuqori aniqlik va izohlanadigan natijalar.

Trend tahlili

Bemorning vaqt bo'yicha eGFR, kreatinin, hemoglobin dinamikasi. Avtomatik xavf ogohlantirishlari va vizual grafiklar.

eGFR bosqichlash

CKD-EPI formulasi bo'yicha eGFR hisoblash. 5 bosqich (Stage 1–5) bo'yicha avtomatik klassifikatsiya va klinik tavsiyalar.

Output

Natija batafsil

Har bir bashorat — to'rt qatlam ma'lumot: ehtimollik, bosqich, sabablar va tavsiyalar

92.3%

CKD ehtimolligi

97% ishonch

Stage 3a

eGFR 52 ml/min

KDIGO standart, CKD-EPI 2021

Top 5 risk factor

Kreatinin45%
BP sistolik25%
Hemoglobin15%
Albumin10%
Diabet5%

Klinik tavsiyalar

BP nazorat (<130/80)
ACE-i / ARB boshlash
3 oyda eGFR qaytarish
Nefrolog konsultatsiyasi

Input

Nima kiritiladi?

Standart laborator analizlar — biror maxsus uskuna kerakmas

Majburiy maydonlar

eGFR hisoblash uchun minimum

Yosh
Demografik
yil
Jins
eGFR koeffitsienti
M / F
Serum kreatinin
CKD-EPI uchun asosiy
mg/dL
Qon bosimi
Sistolik / diastolik
mmHg

Qo'shimcha (V2 model)

To'liq bo'lsa, ensemble ishlaydi

HbA1c — diabet markeri
BMI — antropometrik
Hemoglobin — anemiya
Urea — buyrak funksiyasi
Natriy / Kaliy — elektrolitlar
Albumin / Glukoza — siydik
Chekish, oilaviy tarix

Tavsiya: qancha ma'lumot to'liq bo'lsa, V1+V2 ensemble shuncha aniq.

Qanday ishlaydi?

Uch oddiy qadamda klinik xulosa

Qadam 1

Bemor ma'lumotini kiriting

Klinik analizlar, demografik ma'lumot va simptomlarni forma orqali yuklang.

Qadam 2

AI bashorat qiladi

Ikki model birga ishlaydi, ehtimollik va eGFR bosqichini chiqaradi.

Qadam 3

Klinik xulosa

Top sabablar, tavsiyalar va trend ogohlantirishlari bilan to'liq hisobot.

Trust

Ishonch va aniqlik

Klinik validatsiya, ochiq metodologiya, KDIGO standart

1,659

Bemor datasetida o'qitilgan

92%

Validation accuracy

0.94

ROC-AUC score

KDIGO

CKD-EPI 2021 formulasi

Ikki bosqichli ensemble

V1 RandomForest (calibrated) + V2 GradientBoosting. Mavjud ma'lumotlarga qarab avtomatik tanlanadi.

Calibrated probabilities

Platt scaling bilan kalibratsiya. Ehtimollik haqiqiy klinik chastotaga mos keladi.

Ochiq metodologiya

Feature importance, model parametrlari, dataset statistikasi — admin panelida ko'rinadi.

Bemorlaringiz uchun aniqroq tashxis

Tizimga kiring va birinchi bemoringizni bugun qo'shing. AI tahlil bir necha soniyada tayyor.

Tizimga kirish