TASHXIS QO’YISHDA SUN’IY INTELEKTNING O’RNI
Keywords:
Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, tashxis qo‘yish, tibbiy texnologiyalar, mashinali o‘rganish, tibbiy ma’lumotlar, raqamli tibbiyot.Abstract
Annotatsiya: So‘nggi yillarda tibbiyot sohasida raqamli texnologiyalar, xususan sun’iy intellekt (SI) jadal rivojlanib, tashxis qo‘yish jarayonida muhim ahamiyat kasb etmoqda. Sun’iy intellekt katta hajmdagi tibbiy ma’lumotlarni tez va aniq tahlil qilish imkoniyatiga ega bo‘lib, shifokorlar faoliyatini yengillashtiradi hamda tashxisning aniqligini oshiradi. Mazkur annotatsiyada tashxis qo‘yishda sun’iy intellektning o‘rni, uning afzalliklari va amaliy qo‘llanilishi yoritilgan.
Sun’iy intellekt algoritmlari, jumladan mashinali o‘rganish va chuqur o‘rganish texnologiyalari laboratoriya natijalari, tibbiy tasvirlar (rentgen, KT, MRT), elektron tibbiy kartalar va klinik belgilarni kompleks tahlil qilish imkonini beradi. Natijada kasalliklarni erta bosqichda aniqlash, yashirin yoki kam uchraydigan patologiyalarni topish samaradorligi ortadi. Masalan, sun’iy intellekt asosidagi dasturlar onkologik kasalliklar, yurak-qon tomir xastaliklari, o‘pka va nevrologik kasalliklarni aniqlashda yuqori aniqlik ko‘rsatkichlarini namoyon etmoqda.
Tashxis qo‘yishda sun’iy intellektning yana bir muhim jihati — inson omili bilan bog‘liq xatoliklarni kamaytirishidir. Charchoq, subyektiv baholash yoki tajriba yetishmasligi kabi omillar SI yordamida minimallashtiriladi. Shu bilan birga, sun’iy intellekt shifokorni to‘liq almashtirmaydi, balki qaror qabul qilishda yordamchi vosita sifatida xizmat qiladi. Yakuniy tashxis qo‘yish va davolash taktikasini tanlash mutaxassis mas’uliyatida qoladi.
Bundan tashqari, sun’iy intellekt tibbiyotda vaqt va resurslarni tejash, masofaviy tibbiy xizmatlarni rivojlantirish hamda sog‘liqni saqlash tizimi samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Shu sababli, kelajakda sun’iy intellekt asosidagi texnologiyalarni tibbiy amaliyotga keng joriy etish tashxis sifatini yaxshilash va bemorlar hayot sifatini oshirishda muhim omil bo‘lib qoladi.
References
1. Topol, E.J., et al. Deep learning in healthcare: review, opportunities and challenges. Briefings in Bioinformatics, 2020.
2. Esteva, A., et al. A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 2019.
3. Rajkomar, A., et al. Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 2019.
4. Jiang, F., et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology, 2017.
5. World Health Organization (WHO). Artificial Intelligence in Health: Opportunities and Risks. Geneva, 2021.
6. Obermeyer, Z., Emanuel, E.J. Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. New England Journal of Medicine, 2016.
7. London, A.J. Artificial intelligence and black-box medical decisions: accuracy versus explainability. Hastings Center Report, 2019.
8. Choi, E., et al. Using recurrent neural network models for early detection of heart failure. Journal of the American Medical Informatics Association, 2017.
9. Mo‘minov, A.M. Sun’iy intellekt va tibbiy tashxislar. Toshkent, 2022.
10. Harvard Medical School. Artificial Intelligence in Medicine. 2021.
