SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA BIOSIGNAL TAHLILINING JAHON TAJRIBASI VA MAVJUD MUAMMOLAR
Keywords:
Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, biosignal, EEG, ECG, EMG, chuqur o‘rganish, mashinali o‘qitish, signalni qayta ishlash, tibbiy diagnostika, neyron tarmoqlar., Keywords: artificial intelligence, biosignal, EEG, ECG, EMG, deep learning, machine learning, signal processing, medical diagnostics, neural networks., Ключевые слова: искусственный интеллект, биосигнал, EEG, ECG, EMG, глубокое обучение, машинное обучение, обработка сигналов, медицинская диагностика, нейронные сети.Abstract
Anotatsiya: Bu maqolada sun’iy intellekt asosida biosignallarni tahlil qilishning zamonaviy usullari, jahon tajribasi hamda ushbu sohadagi mavjud muammolar tahlil qilingan. Elektrokardiogramma (ECG), elektroensefalogramma (EEG), elektromiogramma (EMG) kabi biosignallarni qayta ishlashda mashinaviy o‘qitish va chuqur o‘rganish algoritmlarining qo‘llanilishi ko‘rib chiqilgan. Shuningdek, diagnostika aniqligi, model interpretatsiyasi, ma’lumotlar xavfsizligi va hisoblash resurslari bilan bog‘liq muammolar yoritilgan.
Abstract: This article analyzes modern methods, global experience, and existing challenges in artificial intelligence-based biosignal analysis. The application of machine learning and deep learning algorithms in processing biosignals such as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG), and electromyogram (EMG) is discussed. In addition, issues related to diagnostic accuracy, model interpretability, data security, and computational resources are highlighted.
Аннотация: В данной статье рассматриваются современные методы, мировой опыт и существующие проблемы анализа биосигналов на основе искусственного интеллекта. Исследуется применение алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения при обработке таких биосигналов, как электрокардиограмма (ECG), электроэнцефалограмма (EEG) и электромиограмма (EMG). Также освещаются вопросы точности диагностики, интерпретируемости моделей, безопасности данных и вычислительных ресурсов.
