SHIFOKORLAR YOZGAN RETSEPTNI O‘QISHDA SUN’IY INTELLEKT MODELLARIDAN FOYDALANISH
Keywords:
Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), qo‘lyozma harflarni tanish (HCR), piksellar matritsasi, konvolyutsiya, max pooling, fazoviy o‘zgarmaslik, ReLU, MNIST, sun’iy intellekt.Abstract
Ushbu maqolada shifokorlar tomonidan qo‘lda yozilgan retseptlarni avtomatik o‘qish va tahlil qilishda sun’iy intellekt modellari, xususan, chuqur o‘rganish (Deep Learning) yondashuvlaridan foydalanish masalasi ko‘rib chiqiladi. Tibbiyot amaliyotida qo‘lyozma retseptlarning noaniqligi va o‘qishdagi xatoliklar dori vositalarini noto‘g‘ri berish, bemor xavfsizligiga tahdid tug‘dirish kabi muammolarni keltirib chiqaradi. Mazkur tadqiqotda optik belgilarni aniqlash (OCR), konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), rekurent neyron tarmoqlar (RNN) hamda Transformer arxitekturalari asosida retsept matnini raqamlashtirish va semantik tahlil qilish usullari tahlil etiladi.
Shuningdek, tasvirni oldindan qayta ishlash (filtrlash, segmentatsiya, normallashtirish), qo‘lyozma belgilarni aniqlash va dori nomlarini tibbiy ma’lumotlar bazasi bilan solishtirish bosqichlari bayon qilinadi. Taklif etilgan modelning aniqlik darajasi, xatolik ko‘rsatkichlari va amaliy samaradorligi baholanadi. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, sun’iy intellekt asosidagi tizimlar retseptlarni o‘qishda inson omiliga bog‘liq xatolarni kamaytirish, farmatsevtik xizmat sifatini oshirish va sog‘liqni saqlash tizimida raqamlashtirish jarayonini jadallashtirishga xizmat qiladi.
Mazkur ish tibbiy axborot tizimlarini takomillashtirish, elektron retsept tizimlarini joriy etish va klinik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash sohasida muhim ilmiy-amaliy ahamiyatga ega.
