SUN’IY INTELLEKT (SI) TEXNOLOGIYALARINING TIBBIYOT SOHASIDA QO‘LLANILISHI
DOI:
https://doi.org/10.65164/b8tt4j72Ключевые слова:
sun’iy intellekt, tibbiyot, mashinali o‘qitish, chuqur o‘rganish, diagnostika, neyron tarmoqlar, tibbiy tasvirlarni qayta ishlash, telemeditsina, shaxsiylashtirilgan davolash, klinik qaror qabul qilish tizimlari.Аннотация
Mazkur maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining tibbiyot sohasida qo‘llanilishi, ularning nazariy asoslari hamda amaliy ahamiyati kompleks tarzda tahlil qilinadi. Xususan, mashinali o‘qitish va chuqur o‘rganish (deep learning) algoritmlarining diagnostika jarayonlarida qo‘llanilishi, kasalliklarni erta aniqlashdagi samaradorligi va klinik qaror qabul qilish tizimlaridagi roli yoritib beriladi. Shuningdek, maqolada tibbiy tasvirlarni qayta ishlash (rentgen, MRT, KT) jarayonlarida sun’iy intellektning yuqori aniqlik bilan ishlashi, bemorlarning individual xususiyatlariga asoslangan shaxsiylashtirilgan davolash (personalized medicine) imkoniyatlari ham ko‘rib chiqiladi. Bemorlarni masofadan monitoring qilish, telemeditsina xizmatlarini rivojlantirish va sog‘liqni saqlash tizimining samaradorligini oshirishda sun’iy intellektning tutgan o‘rni alohida ta’kidlanadi.
Библиографические ссылки
1. T.Jumaev, O.Toirov, B.Baburbek “Obyektlarni tanib olishda neyron tarmoqning o‘rni” JOURNAL OF ADVANCED RESEARCH AND STABILITY (JARS) Vol 1, No 06 681-684, 2021.
2. Пилявская И. М. Аналитический обзор применения технологий машинного обучения в финансовых ассистентах // Вестник науки и образования. 2022. № 4-2(124). С. 29–34. DOI: 10.24411/2312-8089-2022-10402.
3. Akmal o‘gli, A. I., & Mahmudova, Z. I. (2025). Tibbiyotda sunʼiy intellektning ahamiyati va tutayotgan oʼrni. Advances in research and innovation solutions, 1(1), 45-51.
4. Anvarovich, A. S. (2025). Sun’iy intellekt yordamida yurak-qon tomir kasalliklarini erta tashxislash. Imras, 8(11), 96-99.
271
5. Muhamadiyeva, D. T., & Iskandarova, S. N. (2021). Fuzzy algorithm for adaptive image contrast increasing. Turkish Journal of Computer and Mathematics EducationVol, 12, 5042-5045.
6. Iskandarova, S. N., & Saydazimov, J. K. (2022). Improving the visual diagnosis of diseases using hybrid neural networks. Oriental Journal of Medicine and Pharmacology, 2, 20-25.
