MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-29
Часть–1_Июль –2025
356
SUN’IY INTELLEKT VA KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARNING
SOG‘LIQNI SAQLASH HAMDA FARMASEVTIKA SOHASIDAGI ROLI
Andijon davlat texnika instituti
“Axborot texnologiylari”kafedrasi
katta o‘qituvchisi Isayev Boxodirjon
+998934448602
Anotatsiya: Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) va katta hajmdagi
ma’lumotlar (Big Data) texnologiyalarining sog‘liqni saqlash va farmasevtika
sohasidagi imkoniyatlari, zamonaviy tadqiqotlardagi roli, tashxis qo‘yish, davolash
strategiyalarini optimallashtirish, shuningdek, yangi dori vositalarini ishlab chiqish
jarayonlaridagi ahamiyati yoritilgan. SI vositalari yordamida ma’lumotlarni
avtomatik tahlil qilish, kasalliklarni oldindan bashorat qilish va farmakogenetik
modellarni yaratish imkoniyati kengaymoqda. Shuningdek, maqolada real misollar,
grafiklar va sxemalar asosida bu texnologiyalarning amaliy qo‘llanilishi ko‘rib
chiqiladi.
Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt, katta hajmdagi ma’lumotlar, sog‘liqni
saqlash, farmasevtika, tibbiy diagnostika, ma’lumotlar tahlili, genomika, dori ishlab
chiqish.
Kirish:
So‘nggi yillarda sun’iy intellekt va katta hajmdagi ma’lumotlar
texnologiyalari global sog‘liqni saqlash tizimida inqilobiy o‘zgarishlar yasamoqda.
Tibbiyotda ma’lumotlar hajmining ortishi, elektron sog‘liqni saqlash yozuvlari,
genomik tahlillar va klinik tadqiqotlar natijalarining SI yordamida qayta ishlanishi
diagnostika aniqligini oshirib, dori ishlab chiqish jarayonlarini tezlashtirmoqda.
Asosiy bo‘limlar:
1. Sun’iy intellektning sog‘liqni saqlashdagi roli.
-
Tibbiy tasvirlarni aniqlik bilan tahlil qilish (MRI, KT, rentgen).
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-29
Часть–1_Июль –2025
357
-
Kasalliklarni erta aniqlashda algoritmik yordam (masalan, saratonni
erta bosqichda aniqlash).
-
Elektron tibbiy yozuvlar asosida klinik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash.
-
Shaxsiylashtirilgan davolash rejalarini ishlab chiqish. [1]
2. Katta hajmdagi ma’lumotlarning tibbiyotdagi o‘rni.
-
Klinik, genomik va statistik ma’lumotlarni integratsiya qilish.
-
Epidemiologik tahlillarni avtomatlashtirish.
-
Pandemiya va kasallik tarqalishini real vaqt rejimida monitoring qilish.
[2]
3. Farmasevtika va dori ishlab chiqishda sun’iy intellekt.
-
Yangi
birikmalarni
aniqlashda
SI
yordamida
molekulalarni
modellashtirish.
-
Klinik sinovlarni optimallashtirish.
-
Dori ta’sirini oldindan bashorat qilishda mashinali o‘rganish
modellaridan foydalanish. [3]
4. Amaliy misollar.
-
Google DeepMind tomonidan ishlab chiqilgan AlphaFold tizimi
oqsillar strukturasi bo‘yicha ilg‘or tahlilni taqdim etmoqda.
-
IBM Watson Health — bemor ma’lumotlarini tahlil qilib, shifokorlarga
tashxis va davolash bo‘yicha tavsiyalar beradi. [4]
Jadval: Sun’iy intellektning sog‘liqni saqlashdagi asosiy qo‘llanilishi.
Yo‘nalish
Qo‘llanilishi
Foyda
Diagnostika
Tibbiy tasvir tahlili
Aniqlik oshadi
Tashxis qo‘yish
Ma’lumotlar asosida tavsiya
Xatolik kamayadi
Davolash
Shaxsiy yondashuv
Effektivlik ortadi
Profilaktika
Kasallikni oldindan bashorat qilish
Vaqtida oldini olish
Sxema: SI va Big Data'ning sog‘liqni saqlash ekotizimidagi o‘zaro
ta’siri.
plaintext
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-29
Часть–1_Июль –2025
358
КопироватьРедактировать
Elektron tibbiy yozuvlar
↓
Katta hajmdagi ma’lumotlar
↓
Sun’iy intellekt algoritmlari
↓
Tashxis → Davolash → Profilaktika
↓
Davolash samaradorligi oshadi
Xulosa :
Sun’iy intellekt va katta hajmdagi ma’lumotlar tibbiyot va farmasevtika
sohasida yangi davrni boshlab berdi. Ushbu texnologiyalar yordamida kasalliklarni
aniqlash va davolash yanada aniq, tez va individual bo‘lishi mumkin. Shuningdek,
dori vositalarini ishlab chiqish jarayonining tezlashishi, klinik sinovlarning
avtomatlashtirilishi va tibbiy xizmat sifati oshishiga olib keladi. Kelajakda ushbu
texnologiyalarni to‘liq joriy etish orqali sog‘liqni saqlash tizimi yanada samarali va
barqaror bo‘ladi.
FOYDALANILGAN 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
, 542, 115–118.
3
.IBM Watson Health. https://www.ibm.com/watson-health
Lee, S. I., Celik, S., Logsdon, B. A., et al. (2018). A machine learning approach to
integrate big data for precision medicine in acute myeloid leukemia.
Nature
Communications
, 9(1), 42.
4
.Methods of using modern advanced and virtual real tools in the process of teaching
higher education,IB Makhamatshoyevich ,Innovation in the modern education
system 3 (30), 332-339
