MASHINALI O‘QITISH ASOSIDA TIBBIY DIAGNOSTIKA JARAYONINI AVTOMATLASHTIRISH
Keywords:
Mashinali o‘qitish, tibbiy diagnostika, avtomatlashtirish, sun’iy intellekt, ma’lumotlarni tahlil qilish, sog‘liqni saqlash, algoritm, model, bashorat qilish.Abstract
Ushbu maqolada mashinali o‘qitish (Machine Learning) texnologiyalarini qo‘llash orqali tibbiy diagnostika jarayonini avtomatlashtirish masalalari yoritilgan. Tadqiqotda tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish, belgilarni (feature) ajratish, modelni o‘qitish hamda diagnostika natijalarini baholash jarayonlari o‘rganilgan. Taklif etilayotgan yondashuv bemor ma’lumotlari asosida kasallik ehtimolini aniqlash, tibbiy xatoliklarni kamaytirish va diagnostika jarayonining tezligini oshirish imkonini beradi. Shuningdek, modelning aniqlik darajasi, baholash mezonlari va real klinik sharoitga integratsiya qilish imkoniyatlari tahlil qilingan. Ushbu tizim sog‘liqni saqlash sohasida raqamli transformatsiyani jadallashtirishga xizmat qiladi.
References
1. Alimjanov, M. (2023). Sun’iy intellekt texnologiyalarining tibbiyotdagi qo‘llanilishi. Tibbiy informatika jurnali, 4(2), 45–52.
2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
3. Kononenko, I. (2001). Machine learning for medical diagnosis: history, state of the art and perspective. Artificial Intelligence in Medicine, 23(1), 89–109.
4. Esteva, A., et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24–29.
5. Qodirov, X., & Nabiyev, I. (2024). Tibbiy diagnostika tizimlarida mashinali o‘qitishning afzalliklari. Journal of Technical Research and Development, 2(3), 118–126.
6. Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the future — big data, machine learning, and clinical medicine. The New England Journal of Medicine, 375(13), 1216–1219.
