Научная статья на тему:МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA KASALLIKLARNI TASHXIS QILISH USULLARI

МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Хамидова Дилфуза Илхомовна

БУХАРСКИЙ ТЕХНИКУМ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДОРОВЬЯ ИМЕНИ АБУ АЛИ ИБН СИНО, УЗБЕКИСТАН

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) в медицинской сфере в последние годы развиваются стремительными темпами. Эти технологии используются для быстрого и точного анализа данных, выявления заболеваний на ранней стадии и поддержки принятия медицинских решений. Системы на основе ИИ позволяют анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, интерпретировать лабораторные данные и даже анализировать геномные данные.

Tibbiyot sohasida sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari so‘nggi yillarda jadal rivojlanmoqda. Ushbu texnologiyalar ma’lumotlarni tez va aniq tahlil qilish, kasalliklarni erta bosqichda aniqlash va tibbiy qarorlarni qo‘llab-quvvatlashda qo‘llanilmoqda. SI asosidagi tizimlar rentgen, MRT, KT kabi tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, laboratoriya ma’lumotlarini interpretatsiya qilish va hattoki genom ma’lumotlarini tahlil qilish imkonini beradi.

Sun’iy intellekt va uning tibbiyotda qo‘llanilishi

Sun’iy intellekt – bu kompyuter tizimlari insonning aqliy faoliyatiga yaqin qiymatli qarorlar qabul qilishini ta’minlaydigan texnologiyalar yig‘indisidir. Tibbiyotda SI asosan quyidagi yo‘nalishlarda qo‘llaniladi:

• Diagnostika va tashxis qo‘yish

• Davolash rejalarini ishlab chiqish

• Kasalliklarni prognoz qilish

• Sog‘liqni saqlash tizimini avtomatlashtirish

SI asosida ishlaydigan algoritmlar mashinani o‘rganish (machine learning), chuqur o‘rganish (deep learning), neyron tarmoqlar va tabiiy tilni ishlash (NLP) kabi usullarga tayanadi.

Mashinani o‘rganish va chuqur o‘rganish tibbiy tashxisda Mashinani o‘rganish – bu ma’lumotlar asosida model yaratish va yangi ma’lumotlarni aniqlash imkonini beruvchi texnologiya. Chuqur o‘rganish esa neyron tarmoqlar orqali tasvirlar va signallardan avtomatik o‘zgarishlarni o‘rganadi. Masalan:

• Rentgen tasvirlarini tahlil qilishda neyron tarmoqlar bemorning so‘nggi kasallik belgilari va yallig‘lanish jarayonlarini aniqlay oladi.

• Qon tahlillari va genom ma’lumotlari orqali rak va diabet kabi kasalliklarni erta bosqichda tashxis qilish mumkin.

Tibbiy ma’lumotlar va SI tizimlari SI samaradorligi tibbiy ma’lumotlarning sifati va miqdoriga bog‘liq. Elektron tibbiy kartalar, laboratoriya natijalari va tasviriy ma’lumotlar SI modellarini yaratishda asosiy manba hisoblanadi. Shu bilan birga, ma’lumotlarning maxfiyligi va tibbiy axborotni himoya qilish masalalari ham muhim ahamiyatga ega.

 Ma’lumot turlari:

• Elektron tibbiy kartalar (ETK) – bemorning kasallik tarixi, dori-darmonlar va tashxis ma’lumotlari.

• Laboratoriya natijalari – qon, urina va boshqa testlar.

• Tasviriy ma’lumotlar – rentgen, MRT, KT va UZI tasvirlari.

• Genom va biomarker ma’lumotlari – individual genetik ma’lumotlar, kasalliklarga bo‘lgan ehtiyojni aniqlashda yordam beradi.

 SI tizimlari qo‘llanishi:

• Ma’lumotlardan pattern va anomaliyalarni aniqlash.

• Tashxis qo‘yishda shifokorga yordam berish.

• Davolash rejalarini individuallashtirish.

 Samaradorlik va sifat:

• SI modellari yuqori sifatli va ko‘p miqdordagi ma’lumotlar asosida aniqroq natijalar beradi.

• Noto‘g‘ri yoki chala ma’lumotlar modelning ishonchliligini pasaytiradi.

 Maxfiylik va etika:

• Bemor ma’lumotlari himoyasi, ma’lumotlarni shifrlash va huquqiy me’yorlar talabga muvofiq bo‘lishi kerak.

• SI qarorlari shifokorning eng so‘nggi tekshiruvi bilan tasdiqlanishi lozim.

Sun’iy intellektning afzalliklari va kamchiliklari

Afzalliklari:

• Diagnostikani tez va aniq qilish

• Tibbiy xodimlar yukini kamaytirish

• Kasalliklarni erta aniqlash va profilaktika qilish

Kamchiliklari:

• Maxfiy ma’lumotlarni saqlash va huquqiy muammolar

• SI algoritmlari noto‘g‘ri natija berishi mumkin

• Kasallarning va shifokorlarning SIga bo‘lgan ishonchi hali to‘liq rivojlanmagan

Xulosa. Sun’iy intellekt tibbiyotda kashf etish va tashxis qo‘yish jarayonini ancha takomillashtirmoqda. Mashinani o‘rganish va chuqur o‘rganish texnologiyalari tibbiy ma’lumotlardan yuqori aniqlikda foydalanish imkonini beradi. Ammo SI tizimlarini keng qo‘llashda etika, maxfiylik va ishonch masalalari ham alohida e’tiborni talab qiladi. Kelgusi tadqiqotlar bu sohada samarali va xavfsiz integratsiya usullarini ishlab chiqishga qaratilgan bo‘lishi kerak.

Adabiyotlar:

1. Topol, E. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books.

2. Esteva, A., et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature.

3. Jiang, F., et al. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke and Vascular Neurology.