TIBBIYOT MA'LUMOTLARINI QAYTA ISHLASHNI SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA OPTIMALLASHTIRISH USULLARI
Kalit so‘zlar:
Bugungi kunda tibbiyot sohasida har kuni katta hajmdagi ma'lumotlar to‘planmoqda. Bu ma'lumotlarni samarali tahlil qilish, diagnostika va davolash sifatini yaxshilash imkoniyatlarini kengaytiradi. Sun'iy intellekt, xususan, mashinali o‘qitish (MO) va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) texnologiyalari ushbu ma'lumotlarni optimallashtirishda muhim vositalarga aylandi.Abstrak
Zamonaviy tibbiyot tizimida bemorlar haqidagi ma'lumotlarni tezkor va aniq
tahlil qilish zarurati tobora ortib bormoqda. Ushbu vazifalarni bajarishda sun'iy intellekt (SI)
texnologiyalaridan foydalanish muhim rol o‘ynaydi. Ushbu maqolada tibbiyot sohasidagi klinik
ma'lumotlarni qayta ishlashni optimallashtirish uchun qo‘llaniladigan SI algoritmlari, ularning
samaradorligi va qo‘llanish istiqbollari tahlil qilinadi.
References
Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine. – 2019. – Vol. 380. – P. 1347-1358.
Nadkarni P. M., Ohno-Machado L., Chapman W. W. Natural language processing: an introduction. Journal of the American Medical Informatics Association. – 2011. – Vol. 18(5). – P. 544-551.
Litjens G., Kooi T., Bejnordi B. E., et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis. – 2017. – Vol. 42. – P. 60-88.
Downloads
Nashr qilingan
Nashr
Bo'lim
License
Copyright (c) 2025 Nurimov P.B, Yesbergenov H.S, Aytmuratov B.Sh

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.