AQLLI SOAT SENSORLARIDAN KELAYOTGAN MA'LUMOTLARNI TIBBIY DIAGNOSTIKA TIZIMLARIDA QAYTA ISHLASH ALGORITMLARI: NABZIQ PLATFORMASI TAJRIBASI

Description

Ushbu maqolada aqlli soat sensorlaridan (Pixel Watch 3) real vaqt rejimida to'planadigan biometrik ma'lumotlar — yurak urishi (HR), qon kislorod to'yinganligi (SpO2), stress indeksi, yurak urishi o'zgaruvchanligi (HRV) va pedometriya ko'rsatkichlarini tibbiy diagnostika maqsadida qayta ishlash algoritmlari ko'rib chiqiladi. Tadqiqot doirasida ishlab chiqilgan NabzIQ platformasi asosida mashina o'qitish modellaridan foydalanib, ko'p o'lchovli sensor ma'lumotlarini integratsiyalash va SVM (Support Vector Machine) tasniflagichi yordamida sog'liq holatini baholash usullari tahlil qilinadi. Platforma 30 kunlik klinik sinov natijalariga ko'ra erta ogohlantirish tizimida 89.3% aniqlik ko'rsatkichiga erishgan.

Authors

DOI: 10.5281/zenodo.20757228

Publication Date: 2026-06-19

Back to publications list


About