SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA KASALLIKLARNI ERTA TASHXISLASH
Ключевые слова:
Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt (AI), Erta tashxis, Tibbiy texnologiyalar, Mashinaviy o‘qitish (Machine learning), Chuqur o‘rganish (Deep learning), Neyron tarmoqlar, Radiologiya, Dermatologiya, Onkologiya, Kardiologiya, AI diagnostikasi, IBM Watson, Google Health, Telemeditsina, Tibbiyotda innovatsiya, Tibbiy axborot xavfsizligi, Tibbiy etik muammolar, Raqamli sog‘liqni saqlash. Tibbiy sun’iy intellekt tizimlari, Inson va AI hamkorligi.Аннотация
Anotatsiya: Sun’iy intellekt (SI) – zamonaviy texnologiyalarning eng ilg‘or yutuqlaridan biri bo‘lib, u so‘nggi yillarda tibbiyotning turli yo‘nalishlariga jadal sur’atlar bilan kirib bormoqda. Xususan, diagnostika sohasida SI yordamida kasalliklarni erta aniqlash tibbiy amaliyotda muhim burilish yasadi. Ushbu maqolada sun’iy intellekt tizimlarining ishlash mexanizmlari, ularning asosiy komponentlari – mashinaviy o‘qitish, chuqur o‘rganish va neyron tarmoqlar asosida qanday natijalarga erishilayotgani yoritib berilgan. Radiologiya, dermatologiya, onkologiya, kardiologiya, oftalmologiya kabi sohalarda sun’iy intellekt yordamida erta tashxis qo‘yish usullari, ularning afzalliklari va amaliy qo‘llanilishi muhokama qilingan. Shu bilan birga, AI texnologiyalarining imkoniyatlari bilan bir qatorda xavflari – noto‘g‘ri tashxis ehtimoli, axborot maxfiyligi muammolari va etik masalalar ham chuqur tahlil qilingan. Maqolada ilmiy tadqiqotlar, AI asosida ishlaydigan ilg‘or dasturiy platformalar (masalan, IBM Watson, Google AI, Aidoc) misolida ushbu texnologiyaning kelajakdagi istiqbollari ko‘rib chiqilgan. Umuman olganda, sun’iy intellekt tibbiy tashxisda inqilobiy yondashuvlarni taklif etadi va sog‘liqni saqlash tizimining samaradorligini oshirishda beqiyos rol o‘ynaydi.
Библиографические ссылки
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. Rajpurkar, P. et al. (2018). "Deep Learning for Chest Radiograph Diagnosis: A Retrospective Comparison". The Lancet.
4. IBM Watson Health rasmiy sayti – https://www.ibm.com/watson-health
5. Aidoc AI radiology platform – https://www.aidoc.com