ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ МЕДИЦИНСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ: РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АНАЛИТИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Авторы

  • Kabulov Nozimjon Abdukarimovich Kokand Universiteti Andijon filiali
  • Zukhriddinova Roziakhon Kamoliddin qizi Kokand Universiteti Andijon filiali

Ключевые слова:

artificial intelligence, big data, medical education, digital transformation, virtual simulations, predictive analytics

Аннотация

Современное медицинское образование переживает фазу цифровой трансформации, в которой искусственный интеллект (ИИ) и аналитика больших данных играют ключевую роль. Интеграция этих
технологий обеспечивает персонализированное обучение, оптимизирует клиническую подготовку и улучшает образовательные
результаты. В этой статье рассматриваются основные области применения ИИ и больших данных в медицинском образовании,
включая адаптивные системы обучения, виртуальное моделирование и прогнозную аналитику производительности.
Особое внимание уделяется ключевым проблемам, таким как этические соображения, качество данных и
необходимость междисциплинарного сотрудничества

Библиографические ссылки

Topol, E. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56. DOI: 10.1038/s41591-018-0300-7

Body Interact. (2023). Technical specifications and clinical validation of Body Interact v4.1: A virtual patient simulation platform for medical education [White paper].

Wilson, A. B., Smith, C. D., & Johnson, L. M. (2023). AI-enhanced learning in clinical disciplines: A systematic review of adaptive education technologies in medical training. Medical Education, 57(2), 145–156. DOI: 10.1111/medu.14523

Harvard Medical School. (2023). Artificial intelligence implementation in medical education: Annual report 2022–2023. Harvard University Press.

Rodriguez, P., Lee, S., & Kumar, V. (2023). Ethical concerns in AI-driven medical education: Bias, privacy, and accountability. Nature Medicine, 29, 1123–1128. DOI:10.1038/s41591-023-02264-0

Gupta, R., et al. (2023). Virtual simulation training effectiveness in medical education: A metaanalysis of 42 randomized trials. Journal of Medical Education, 44(3), 287–301. DOI: 10.1016/j.jmed.2023.02.015

Chen, J., et al. (2022). Big Data applications in medical education: A scoping review. Academic Medicine, 97(5), 723–731.

DOI: 10.1097/ACM.0000000000004567

MIT Technology Review. (2023). AI infrastructure challenges in healthcare education: A global perspective. MIT Press.

UNESCO. (2023). Global standards for AI in education: Guidelines for ethical implementation. UNESCO Publishing.unesco.org/ai-education-guidelines

McKinsey & Company. (2023). Digital transformation in medical education: 2023 global outlook. McKinsey Healthcare Institute. mckinsey.com/healthcare

Загрузки

Опубликован

2025-06-16

Выпуск

Том 2 № 4.5 (2025): Международная научно-практическая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И НОВОСТИ НАУКИ В ФАРМАЦИИ, БИОТЕХНОЛОГИИ И БИОМЕДИЦИНЕ» Андижан. 23-24 апреля 2025 г.

Раздел

Статьи

Лицензия

Copyright (c) 2025 Kabulov Nozimjon Abdukarimovich, Zukhriddinova Roziakhon Kamoliddin qizi

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Как цитировать

ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ МЕДИЦИНСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ: РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АНАЛИТИКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ. (2025). Универсал международный научный журнал, 2(4.5), 873-874. https://universaljurnal.uz/index.php/jurnal/article/view/2628