Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Journal home page:
https://inscience.uz/index.php/socinov/index
Future capabilities of Artificial Intelligence in medicine
Firuzjon MUYDINOV
Fergana Medical Institute of Public Health
ARTICLE INFO
ABSTRACT
Article history:
Received August 2024
Received in revised form
15 September 2024
Accepted 25 September 2024
Available online
15 October 2024
This article explores the future potential of artificial
intelligence (AI) in medicine and healthcare. AI is becoming an
integral part of modern medicine, offering new opportunities in
diagnostics, treatment, and disease prevention. The article
discusses key areas where AI significantly impacts medical
science, including precise diagnostics, personalized medicine,
patient monitoring, and the development of new drugs.
AI enables the analysis of large volumes of medical data to
uncover hidden patterns, AIding in the early detection of
diseases, predicting disease progression, and developing
personalized treatment plans. AI applications in medical
imaging, genetic research, and robotic surgery improve the
accuracy and effectiveness of treatment. The article also
addresses ethical considerations, data security, and human-AI
interaction, which play a critical role in the future development
of these technologies.
2181-
1415/©
2024 in Science LLC.
https://doi.org/10.47689/2181-1415-vol5-iss10/S-pp111-120
This is an open access article under the Attribution 4.0 International
(CC BY 4.0) license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ru)
Keywords:
artificial intelligence,
medicine,
diagnostics,
personalized treatment,
health monitoring,
medical technologies,
big data,
AI ethics.
Tibbiyotda sun’iy intellektning
kelajakdagi imkoniyatlari
ANNOTATSIYA
Kalit so‘zlar
:
sun’iy intellekt,
tibbiyot,
diagnostika,
shaxsiylashtirilgan davolash,
sog‘liqni monitoring qilish,
tibbiy texnologiyalar,
katta ma’lumotlar,
sun’iy intellekt etikasi.
Ushbu maqola tibbiyot va sog‘liqni saqlash sohasida sun’iy
intellektning (SI) kelajakdagi imkoniyatlarini o‘rganishga
bag‘ishlangan. Sun’iy intellekt zamonaviy tibbiyotning ajralmas
qismiga aylanib, diagnostika, davolash va kasalliklarning oldini
olishda yangi imkoniyatlar yaratmoqda. Maqolada SI tibbiy ilm-
fan sohasiga ko‘rsatayotgan asosiy ta’sir yo‘nalishlari, jumladan,
aniq diagnostika, shaxsiylashtirilgan tibbiyot, bemorlarni
monitoring qilish va yangi dori vositalarini ishlab chiqish
masalalari yoritiladi.
1
Senior Lecturer, Fergana Medical Institute of Public Health.
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
112
Sun’iy intellekt katta hajmdagi tibbiy ma’lumotlarni tahlil
qilib, ularning ichidagi yashirin qonuniyatlarni aniqlash orqali
kasalliklarni erta bosqichda aniqlash, ularning rivojlanishini
prognozlash va shaxsiylashtirilgan davolash rejasini tuzishda
yordam beradi. Tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, genetik
tadqiqotlar va robotlashtirilgan jarrohlikda SI qo‘llanilishi
davolashning aniqligi va samaradorligini oshiradi. Maqolada,
shuningdek, sun’iy intellektning kelajakdagi rivojlanishida
muhim rol o‘ynaydigan etika, ma’lumotlar xavfsizligi va inson va
sun’iy intellekt o‘rtasidagi o‘zaro ta’sir kabi masalalar ham ko‘rib
chiqiladi.
Будущие возможности искусственного интеллекта в
медицине
АННОТАЦИЯ
Ключевые слова:
искусственный интеллект,
медицина,
диагностика,
персонализированное
лечение,
мониторинг здоровья,
медицинские технологии,
большие данные,
этика исскуственного
интеллекта.
Статья посвящена изучению перспектив применения
искусственного
интеллекта
(ИИ)
в
медицине
и
здравоохранении.
ИИ
постепенно
становится
неотъемлемой частью современной медицины, открывая
новые возможности для диагностики, лечения и
профилактики заболеваний. В статье рассматриваются
ключевые направления, где ИИ оказывает значительное
влияние на медицинскую науку: точная диагностика,
персонализированная медицина, мониторинг состояния
пациентов и разработка новых лекарств.
ИИ обладает способностью анализировать большие
объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что
способствует
раннему
обнаружению
заболеваний,
прогнозированию их течения и созданию индивидуальных
терапевтических планов. Применение ИИ в медицинской
визуализации,
генетических
исследованиях
и
роботизированной хирургии значительно повышает
точность и эффективность лечения. В статье также
поднимаются вопросы этики, безопасности данных и
взаимодействия человека и ИИ, которые играют важную
роль в будущем развитии этих технологий.
KIRISH
Sun
’
iy intellekt (SI) turli shakl va darajalarda bank va moliya bozorlari, ta
’
lim,
ta
’
minot zanjirlari, ishlab chiqarish, chakana savdo va elektron tijorat va sog
‘
liqni saqlash
kabi keng ko
‘
lamli sohalarni yaxshilash va rivojlantirish uchun ishlatilgan. Texnologiya
sanoatida SI ko
‘
plab yangi biznes innovatsiyalari uchun muhim yordamchi bo
‘
ldi. Bularga
veb-qidiruv (masalan, Google), kontent tavsiyalari (masalan, Netflix), mahsulot tavsiyalari
(masalan, Amazon), maqsadli reklama (masalan, Facebook) va avtonom avtomobillar
(masalan, Tesla) kiradi.
Insonlar har kuni sun’iy intellekt tizimlarining afzalliklaridan foydalanadilar.
Elektron pochtamizga keladigan spamsiz xatlardan boshlab, oddiy harakatlar va aerobik
faoliyatni farqlash uchun akselerometr datchiklari maʼlumotlaridan foydalanadigan aqlli
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
113
soatlargacha, avvalgi xaridlar qaydlarimiz asosida mahsulotlarni bizga tavsiya qiladigan
Amazon kabi onlayn xaridlar saytlarida mahsulotlarni xarid qilishgacha. Ushbu misollar
texnologiya va chakana savdo kabi turli sohalarda SI dan foydalanishni ifodalaydi. SI
bizning kundalik hayotimizni o‘zgartirdi, bu bizning ma’lumotni qabul qilish va qayta
ishlashimizga ta’sir qildi.
Ushbu maqola tibbiy fanlarga tegishli bo‘lgan sun’iy intellektning turli jihatlarini
taqdim etishga qaratilgan. Maqolada tibbiyot fanlaridagi o‘tmish va hozirgi ilovalarga
e’tibor qaratiladi va hozirda sog‘liqni saqlash sohasida sun’iy intellekt tizimlarid
an
foydalanayotgan kompaniyalar namoyish etiladi. Bundan tashqari, ushbu maqola axloqiy,
xolis sun’iy intellekt tizimlarini yaratishga olib keladigan fanlararo hamkorlikning muhim
ahamiyatini ta’kidlash bilan yakunlanadi.
SI NIMA?
SI -
bu informatika fanining keng ko‘lamli tarmog‘i bo‘lib, u odatda inson aqlini talab
qiladigan vazifalarni bajarishga qodir aqlli mashinalarni yaratish bilan shug‘ullanadi. SI
ning ba’zi ilovalari vizual idrok etish, nutqni aniqlash, qaror qabul qilish va tillar o‘rtasida
tarjima qilish uchun avtomatlashtirilgan interfeyslarni o‘z ichiga oladi. SI fanlararo fandir
[1]
SI atamasi birinchi marta 1956 yilda amerikalik kompyuter olimi Jon Makkarti va
boshqalar Dartmut konferensiyasini tashkil qilganda keng ommaga taqdim etilgan [2].
Bundan oldingi, sun’iy intellekt sohasidagi ishlarga Alan Tyuring [3] tomonidan mashina
aqli
ning o‘lchovi sifatida taklif qilingan Tyuring testi va Ditrix Prinz tomonidan yozilgan
shaxmat o‘ynash dasturi kiradi [4].
Sog‘liqni saqlashdagi sun’iy aqlli tizimlar quyidagi odatiy sxemaga ega. Bunday tizim
katta hajmdagi ma’lumotlardan boshlanadi, bu ma’lumotlarda kerakli ma’lumot olish
uchun mashinani o‘rganish algoritmlari qo‘llaniladi, keyin bu ma’lumotlar tibbiy tizimda
aniq belgilangan muammoni hal qilish uchun foydali natijalarni yaratish uchun ishlatiladi.
1-rasmda SI yechimining odatiy ish jarayoni tasvirlangan. Tibbiyot fanlari sohasidagi
sun’iy intellektning qo‘llanilishi bemorning alomatlarini tegishli shifokorga
moslashtirish,[5] bemor tashxisi,[6] bemor prognozi,[7] dori kashfiyoti,[8,9] tillarni
tarjima qila oladigan bot yordamchisi,[10] qaydlarni transkripsiya qilish, tasvir va fayllarni
tartibga solish va hokazolarni o‘z ichiga oladi [10].
1-
rasm. Sun’iy intellekt modelining rivojlanishi
Tibbiyot sohasida SI tarixi
Bemorlarga tashxis qo‘yish borasida sun’iy intellekt tizimlaridan foydalanishda
katta yutuqlarga erishildi. Misol uchun, dermatologiya kabi vizual yo‘naltirilgan
mutaxassisliklar sohasida[8,9] klinik tasvirlash ma’lumotlari Esteva[6], Hekler va
boshqalar[10] tomonidan teri saratoni, teri lezyonlari va psoriaz kasalligini tashxislashda
shifokorlarga yordam berish uchun tasniflash modellarini ishlab chiqish maqsadida
ishlatilgan. Xususan, Esteva[6] 129 450 ta tasvirdan foydalangan holda chuqur
Ma'lumo
tlar
yig'ish
Muamm
oni
tanlash
Modelni
ishlab
chiqish
Trening
va
tasdiqla
sh
Modelni
baholas
h
Modelni
joylasht
irish
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
114
konvolyutsion neyron tarmoq (DCNN) modelidan foydalanish orqali rasmlarni ikkita
toifadan biriga (shuningdek, mashinani o‘rganishda ikkilik tasniflash muammosi deb ham
ataladi) keratinotsit karsinomasi yoki seboreik keratozmi, va malign melanoma yoki
yaxsh
i xulqli nevusni tasniflashni o‘rgandi. Tez orada ular , DCNN kengash tomonidan
sertifikatlangan 21 nafar dermatologlar darajasida ishlashga erishganini aniqladilar.
Ularning tadqiqotlari shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellekt tizimlari tibbiyot maktabida yil
lab
umrlarini o‘tkazgan va uzoq vaqt davomida yig‘ilgan bemorlarning tashxislariga
suyanadigan malakali dermatolog shifokorlar bilan solishtirganda teri saratonini qisqa
vaqt mobaynida tasniflash va aniqlash imkoniga ega.
SI va bemor prognozi sohasida ham ko‘p ishlar qilindi. Masalan, Google
tadqiqotchilari[7] diabetga chalingan kattalardagi diabetik retinopatiya va makula shishini
tasniflash uchun 128,175 ko‘zning fundusi tasviridan foydalangan holda DSN
-ni ishlab
chiqdila
r va o‘rgandilar. Bunday sun’iy aqlli model mavjudligining bir qancha afzalliklari
bor, masalan:
• Diabetik retinopatiyani avtomatlashtirilgan tasniflash, bu qisqa vaqt ichida ko‘plab
bemorlarga tashxis qo‘yish samaradorligini oshirishga olib keladi;
• Ikkinchi oftalmolog sifatida xizmat qilish;
• Inson oftalmolog uchun imkonsiz bo‘lgan diabetik retinopatiyani erta
bosqichlarda aniqlash, modelning mayda detallar darajasidagi tasvirlarini o‘rganish
qobiliyati;
• To‘siqlarini kamaytiradigan skrining dasturlarinining keng qamrovligi.
Dori-darmonlarni kashf qilish[9] va shaxsiylashtirilgan davolash imkoniyatlarini
taqdim etishda SI tizimlarini qo‘llashda katta qadamlar qo‘yildi.[8] Verge Genomics kabi
kompaniyalar inson genomik ma’lumotlarini tahlil qilish va Parkinson, Altsgeymer va
amiotrofik lateral skleroz (ALS) kabi nevrologik kasalliklarga qarshi iqtisodiy jihatdan
samarali kurashish uchun dori vositalarini aniqlash uchun mashinani o‘rganish
algoritmlarini qo‘llashga e’tibor qaratadi.
Sun’iy intellekt tizimlari sog‘liqni saqlash sohasida bemorlarga xizmat ko‘rsatish
tajribasini yaxshilash, bemorlarni parvarish qilish va SI yordamchilaridan foydalanish
orqali shifokorlarga yordam ko‘rsatish uchun ham qo‘llanilmoqda. BotMD kabi
kompaniyalar quyidagi klinik masalalarda 24 soat yordam beradigan tizimlarni yaratdilar:
• Qaysi shifokorlar qo‘ng‘iroq qilayotganini bir zumda topish va keyingi mavjud
uchrashuvni rejalashtirish; SI tizimi, shuningdek, turli shifoxonalarda bir nechta
rejalashtirish tizimlarini qidirishi mumkin
• Dori vositalarining mavjudligi va tejamkor muqobil dorilar kabi retsept bo‘yicha
savollarga javob berish
• Shifokorlarga shifoxona protokoli, mavjud klinik vositalar ro‘yxati va mavjud dori
-
darmonlarni mobil ilova yordamida qidirishda yordam berish, shu bilan shifoxonadagi ish
jarayonini yaxshilash.
Tibbiyot fanlarida SI dan foydalanadigan kompaniyalar
Quyidagi 1-
jadvalda texnologiya, sog‘liqni saqlash va dorixonalar sohasidagi sun’iy
intellekt tizimlari va ularning sog‘liqni saqlash sanoatida qo‘llanilishi bo‘yicha tadqiqotlar
olib boradigan yuzlab kompaniyalarning bir nechtasi keltirilgan. Bundan tashqari,
sog‘liqni saqlashda sun’iy intellekt tizimlarini qo‘llashni uchta toifaga ajratish mumkin[8]
(1-jadvaldagi kompaniyalar uchun SI tizimining turi ham qayd etilgan):
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
115
1-
jadval Dunyo bo‘ylab ba’zi yirik kompaniyalar tibbiy fanlarda sun’iy intellektdan
foydalanadilar.
Kompaniya
Maqsad
Website
AI Cure (Nyu-York
shahri)
Bemorga
yo‘naltirilgan
Bemorlar, kasallik va davolanish
o‘rtasidagi
aloqani
yaxshiroq
tushunish uchun video, audio va
xatti-
harakatlar ma’lumotlaridan
foydalanadi.
AI dence (Amsterdam,
Niderlandiya)
Shifokorlarga
yo‘naltirilgan
Radiologlar uchun SI: o‘pka
saratonini
davolash
uchun
diagnostikani takomillashtirish
AI va Health (Los-
Anjeles) ma’muriy va
operatsion
yo‘naltirilgan
Birinchi ovozli parvarish bo‘yicha
yordamchi: bemorlarni muloqot
qilish uchun to‘g‘ri
shifokor bilan
bog‘laydi.
Babylon
Health
(London) Ma’muriy va
operatsion
yo‘naltirilgan
Hamma uchun xalqaro miqyosda
ochiq va arzon sog‘liqni saqlash
tizimini yaratish uchun NLP va
SIdan foydalanadi.
Bot MD (Singapur)
Klinisyenlarga
yo‘naltirilgan
Bot yordamchi: klinik savollarga
javob beradi, diktatsiya qilingan
holatlar, qaydlarini transkripsiya
qiladi,
rasmlar
va
fayllarni
avtomatik tartibga soladi.
Suki (San Fransisko)
Klinisyenlarga
yo‘naltirilgan
Shifokorlar uchun ovozli raqamli
yordamchi
Insitro (San Fransisko)
Bemorga yo‘naltirilgan
Bemorlar uchun dori-darmonlarni
topish bilan bog‘liq vaqt va
xarajatlarni kamaytirish uchun
hisoblash genomikasi bilan ilg‘or
mashinani
o‘rganishdan
foydalanadi.
1-jadval. Kompaniyalar uchun SI tizimi turlari
Hozirgi kunda sun’iy intellektdan foydalanish
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
116
Sun’iy intellektning global sog‘liqni saqlashda eng so‘nggi qo‘llanilishi yangi
koronavirus pandemiyasiga (COVID-19) qarshi kurashish uchun kontaktlarni kuzatish va
havo yo‘lovchilari ma’lumotlaridan foydalangan holda yangi qaynoq nuqtalarni bashorat
qilishdir.
Kontaktni kuzatish - bu kasallik tarqalishini cheklash uchun davlat organlari
tomonidan qo‘llaniladigan kasalliklarni nazorat qilish chorasidir. Kontaktlarni qidirish
kasallikni yuqtirgan odam bilan aloqada bo‘lgan shaxslar bilan bog‘lanish va xabardor
qil
ish va kasallikning yanada tarqalishining oldini olish uchun ularni karantinga o‘tkazish
orqali ishlaydi. Apple Newsroom xabariga ko‘ra,[7] Google va Apple kabi texnologiya
gigantlari smartfonlarda odatda API deb ataladigan amaliy dasturlash interfeyslaridan
foydalanish orqali sun’iy intellekt tizimlaridan foydalanadigan kontaktlarni kuzatish
platformasini yaratish uchun birlashdilar. Platforma ro‘yxatdan o‘tishni tanlagan
foydalanuvchilarga laboratoriya natijalari haqida xabar berish imkonini beradi.
Joyla
shuvni aniqlash xizmatlari platformaga infektsiyalangan odam yaqinida bo‘lgan
odamlar bilan bog‘lanish imkonini beradi.
Kanadaning BlueDot kompaniyasi yuqumli kasalliklarga chalinish xavfini
kamaytiradigan epidemiyaning oldini olish dasturini yaratmoqda.[6] BlueDot virusning
global tarqalishini aniq bashorat qilgan COVID-19 haqidagi birinchi ilmiy ishini[7] nashr
etdi. Komp
aniya tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), mashinani o‘rganish (ML) va yuqumli
kasalliklarni avtomatlashtirilgan nazorat qilish kabi usullardan foydalanadi, har kuni 65
dan ortiq mamlakatlardan 100 000 ga yaqin maqolalarni tahlil qiladi, sayohat marshruti
va
parvoz yo‘llari, mintaqaning iqlimi, harorati va iqlimi,hatto mahalliy chorva mollari,
kelajakdagi epidemiyalarni bashorat qilishga yordam berishini ta’kidlaydi.
Sun’iy intellektdagi afsona va haqiqat
SI sog‘liqni saqlash sohasini turli yo‘llar bilan rivojlantirishi mumkinligiga katta
umid bor: nafaqat bemorlarni tashxislash, bemorlarni bashorat qilish, dori-darmonlarni
kashf qilish, balki shifokor yordamchisi bo‘lib xizmat qilish va yaxshiroq va moslas
htirilgan
xizmatlarni taqdim etish, bemorlar bilan ishlash tajribasi kabilardir. Ushbu umidlar
sog‘liqni saqlashda sun’iy intellektning ba’zi muvaffaqiyatli qo‘llanilishidan kelib chiqadi.
Shu bilan birga, sun’iy intellekt nima qila olishi va sog‘liqni saq
lash sohasi kelajakda
qanday ko‘rinishga ega bo‘lishi haqida bir vaqtning o‘zida haqiqiy bo‘lmagan taxminlar
mavjud.
Doktor Entoni Chang 2019-
yilda Polshaning Poznan shahrida boʻlib oʻtgan
Tibbiyotda sunʼiy intellekt jamiyati (SIME) konferentsiyasiga taklif etilgan
maʼruzachilardan biri boʻlib, u yerda “Tibbiyotda sunʼiy intellekt boʻyicha keng tarqalgan
notoʻgʻri tushunchalar va kelajak yoʻnalishlari: ma’lumotlar bo‘yicha mutaxassis shifokor”
nomli maʼruzasini taqdim etdi. Quyida biz sog‘liqni saqlashda sun’iy aqlli tizimlarni
qo‘llash bilan bog‘liq eng keng tarqalgan ikkita afsonani sanab o‘tamiz.
1. Klinisyenlar sun’iy intelekt bilan almashtiriladi:
Hech kim kelajakni to‘liq bashorat qila olmasa
-
da, haqiqat shundaki, sun’iy
intelektning sog‘liqni saqlashdagi rolini tushunadigan shifokorlar, ehtimol, o‘z
faoloiyatlarida ustunlikka ega bo‘lishadi. Masalan, Amerika radiologiya kolleji (ACR)
radiolog uchun quyidagi ishga joylashish e’lonini joylashtirdi:
https://jobs.acr.org/job/radiologist-for-teleradiology- SI-practice/50217408/
Ish uchun ikkita talab sanab o‘tilgan:
•
Amerika Radiologiya Kengashi sertifikatiga ega bo‘lishi kerak.
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
117
•
Radiologlar jahon darajasidagi SI ni qo‘llab quvvatlaydigan, g‘ayratli, yaxshi
o‘qitilgan rentgenolog bo‘lishi kerak.
2. SI dan muvaffaqiyatli foydalanish uchun dasturlash bilimi zarur:
Har qanday ta’lim sohasida SIdan foydalanish ko‘plab tarkibiy qismlardan iborat va
dasturlash ulardan faqat bittasi. Sog‘liqni saqlash sohasida SI ilovalarining yanada o‘sishi,
rivojlanishi va muvaffaqiyati uchun shifokorlar va olimlar mazmunli ma’lumotlar
SI
tizimlarini yaratish uchun hamkorlikni davom ettirishlari kerak. Shifokorlar SI nima qila
olishini tushunishlari va SI yordamida ularning rolini qanday yaxshilash mumkinligini
baholashlari kerak. Shifokorlar ushbu ma’lumotni sun’iy intellekt tizimini q
ura oladigan
ma’lumotlar bo‘yicha mutaxassislarga topshirishlari kerak. Hamkorlik shu bilan
tugamaydi. Shifokorlar va olimlar birgalikda ma’lumotlar modelni o‘rganish uchun qanday
ma’lumotlardan foydalanish kerakligini aniqlashlari kerak va bundan tashqari
, modelni
yaratgandan so‘ng, uning ishlashi tahlil qilinishi va talqin qilinishi kerak, bu esa shifokorlar
va olimlar hamkorligini talab qiladi. Yana bir tendentsiya-
bu sun’iy intellekt dasturlarini
sezilarli darajada tijoratlashtirishdir. Masalan, bugungi kunda vizual klassifikatorni
yaratish uchun vizual vositadan foydalanish mumkin (kod yozishni talab qilmaydi).
Bunday vositaga misol sifatida Google tomonidan o‘qitiladigan mashinani keltirish
mumkin.
Tibbiyot fanida sun’iy intelekt tizimlarini qo‘llashdagi cheklovlar va muammolar
Sun’iy intellekt tizimlarini har qanday sohada, shu jumladan sog‘liqni saqlashda
qo‘llash o‘zining cheklovlari va qiyinchiliklari bilan birga keladi. Bizning fikrimizni reaktiv
bo‘lishdan yangi texnologiyalarning pasayishiga nisbatan faol bo‘lishga o‘zgart
irish vaqti
keldi. Bu erda, ayniqsa, sog‘liqni saqlash bilan bog‘liq bo‘lgan muammolarga ko‘proq
e’tibor qaratadigan muammolarni muhokama qilamiz. Quyida biz, ayniqsa, sog‘liqni
saqlash bilan bog‘liq muammolarga ko‘proq e’tibor qaratib, ushbu muammolarni
muhokama qilamiz.
Ma’lumotlarning mavjudligi
Sun’iy aqlli tizimni yaratish yo‘lidagi birinchi qadam (muammolarni tanlash va
yechimlar strategiyasini ishlab chiqishdan keyin) ma’lumotlarni yig‘ishdir. Yaxshi
ishlaydigan modellarni yaratish katta hajmdagi yuqori sifatli ma’lumotlarning
mavjudligiga tayanadi. Bemorning shaxsiy hayoti va yirik korporatsiyalar tomonidan
so‘nggi paytlarda ma’lumotlar buzilishi holatlari tufayli ma’lumotlarni yig‘ish masalasi
munozaralarga sabab bo‘lmoqda. Texnologiyaning rivojlanishi hisoblash va analitik
quvvatni, shuningd
ek, katta hajmdagi ma’lumotlarni saqlash qobiliyatini oshirdi. Yuzni
tanib olish va gen tahlili kabi texnologiyalar insonni odamlar orasidan aniqlash imkonini
beradi. Bemorlar va umuman jamoatchilik shaxsiy daxlsizlik huquqiga ega va ular qanday
ma’lumotlarni (agar mavjud bo‘lsa) baham ko‘rishni tanlash huquqiga ega.
Ma’lumotlarning buzilishi endi bemorlarning ma’lumotlarini sug‘urta kompaniyalari
qo‘liga tushishiga olib keladi, bu esa tibbiy sug‘urtani rad etishga sabab bo‘ladi, chunki
sug‘urta kompaniyasi
bemorni genetik tarkibi tufayli qimmatroq deb hisoblaydi.
Bemorlarning maxfiyligi ma’lumotlarning cheklanishiga, bu esa modelni cheklangan
o‘rganishga olib keladi va shuning uchun modelning to‘liq imkoniyatlarini o‘rganmaydi.
Noto‘g‘ri modellarni yaratish
Sun’iy aqlli tizimlar to‘plangan ma’lumotlarning bir qismi (shuningdek, o‘quv
ma’lumotlari to‘plami deb ham ataladi) sinov uchun ajratilgan qolgan ma’lumotlar bilan
(shuningdek, sinov ma’lumotlari to‘plami sifatida ham tanilgan) o‘qitiladi. Shunday qilib,
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
118
agar to‘plangan ma’lumotlar bir tomonlama bo‘lsa, ya’ni u ma’lum bir irqga, ma’lum bir
jinsga, ma’lum bir yosh guruhiga qaratilgan bo‘lsa, natijada olingan model noxolis bo‘ladi.
Shunday qilib, to‘plangan ma’lumotlar undan foydalanish mo‘ljallangan aholini
ng haqiqiy
vakili bo‘lishi kerak.
Ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash
Obyektiv ma’lumotlar to‘plangandan keyin ham, oldindan taxmin qilingan modelni
yaratish mumkin. Yig‘ilgan ma’lumotlar algoritmni o‘rgatish uchun ishlatilishidan oldin
oldindan qayta ishlanishi kerak. To‘plangan xom ma’lumotlar ko‘pincha ma’lumotlarni
qo‘lda kiritish yoki boshqa bir qator sabablarga ko‘ra xatolarni o‘z ichiga oladi. Ushbu
yozuvlar ba’zan matematik asoslash orqali o‘zgartiriladi yoki oddiygina o‘chiriladi.
Ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash noto‘g‘ri ma’lumotlar havzasini yaratmasligiga
ishonch hosil qilish kerak.
Model tanlash
Tanlash uchun bir nechta algoritmlar va modellar mavjudligi bilan, topshirilgan
vazifaga eng mos keladigan algoritmni tanlash kerak. Shunday qilib, modelni tanlash
jarayoni juda muhimdir. Noto‘g‘ri modellar juda oddiy va ma’lumotlar to‘plamida mavjud
bo‘lg
an tendensiyalarni qamrab ololmaydigan modellardir.
Bir tomonlama modellarni taqdim etish
Sun’iy intellekt tizimi foydalanuvchisi uchun bunday modellar qanday qurilganligi
haqida asosiy tushunchaga ega bo‘lishi muhimdir. Shunday qilib, foydalanuvchi modelning
chiqishini yaxshiroq talqin qilishi va undan qanday foydalanishni hal qilishi mumkin.
Masalan, aniqlik, eslab qolish, F1 balli va AUC balli kabi modelning ishlashini baholash
uchun foydalanish mumkin bo‘lgan ko‘plab ko‘rsatkichlar mavjud.[5] Biroq, har bir
ko‘rsatkich har bir muammo uchun mos emas. Sun’iy intellekt tizimi foydalanuvchisiga
modelning ishlash ko‘rsatkichlari taqdim etilganda, ular nafaqat eng yuqori ballga ega
ko‘rsatkichlar emas, balki muammoga mos keladigan ko‘rsatkichlar taqdim etilishiga
ishonch hosil qilishlari kerak.
Parchalangan ma’lumotlar
Sun’iy intellektni qo‘llashning yana bir cheklovi shundaki, bitta tashkilot muayyan
vazifani (regressiya, tasniflash, klasterlash, NLP va boshqalar) ishlab chiqish va
joylashtirish uchun vaqt va kuch sarflaydigan modellarni qayta kalibrlashsiz boshqa
tashk
ilotga darhol foydalanish uchun muammosiz o‘tkaza olmaydi. Maxfiylik bilan bog‘liq
muammolar tufayli sog‘liqni saqlash tashkilotlari o‘rtasida ma’lumotlar almashish
ko‘pincha mavjud emas yoki cheklangan bo‘lib, natijada model ishonchliligini cheklovchi
qis
mlarga bo‘lingan ma’lumotlar mavjud bo‘ladi.
Qora qutilar
Sun’iy intellekt tizimi matematik algoritmlarning murakkabligi tufayli qora qutilar
sifatida mashhur. Modellarni yanada qulayroq va tushunarli qilish kerak. Bu yo‘nalishda
so‘nggi paytlarda bir qancha ishlar amalga oshirilgan bo‘lsa
-da, hali ham bir qancha
yutuqlarga erishilishi kerak [6].
Xulosa qilib aytadigan bo’lsak, tibbiyot fanlarida SI ning kelajagi yuqoridagi
cheklovlarga qaramay, SI sog‘liqni saqlash sohasini inqilob qilish uchun yaxshi
joylashtirilgan. SI tizimlari eslatmalarni transkripsiya qilish, bemor ma’lumotlarini
portallarga
(masalan, EPIC) kiritish va tartibga solish va bemorlarga tashxis qo‘yish orqali
band bo‘lgan shifokorlarning vaqtini bo‘shatishga yordam beradi, bu esa shifokorlar uchun
qo‘shimcha fikrni taqdim etish vositasi sifatida xizmat qiladi. Sun’iy aqlli tizimla
r
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
119
bemorlarga keyingi tibbiy yordam va retsept bo‘yicha muqobil dori vositalari mavjudligida
ham yordam berishi mumkin. Shuningdek, sun’iy intellekt bemorlarni masofadan
diagnostika qilish qobiliyatiga ega va shu bilan tibbiy xizmatlarni dunyoning yirik shahar
markazlaridan tashqari chekka hududlarga ham kengaytiradi. Sog‘liqni saqlash sohasida
sun’iy intellektning kelajagi yorqin va istiqbolli, ammo hali ko‘p ishlar qilinishi kerak.
Sog‘liqni saqlashda sun’iy intellekt tizimlarining keng jamoatchilik tomonidan
qo‘llanilishi nisbatan o‘rganilmagan. Yaqinda FDA (AQSh oziq
-ovqat va farmatsevtika
idorasi) arterial fibrilatsiyani aniqlash uchun AliveCorning Kardiaband (2017 yilda) va
Apple 4-seriyali aqlli soatlarini (2018 yilda) tasdiqladi. Aqlli soatlardan foydalanish
odamlarga shaxsiy salomatlik ma’lumotlarini to‘plash va bemorga tibbiy yordam
ko‘rsatish guruhlari tomonidan tezkor aralashuvni amalga oshirish imkoniyatini berish
yo‘lidagi
birinchi qadamdir.
Zamonaviy texnologiyalarning ruhiy salomatlikka salbiy ta’siri juda ko‘p. Biroq,
Janubiy Kaliforniya universiteti (USC) tadqiqotchilari Mudofaa ilg‘or tadqiqot loyihalari
agentligi va AQSh armiyasi bilan hamkorlikda travmadan keyingi stress va ruhiy
iztiro
bning boshqa shakllaridan aziyat chekayotgan odamlar o‘z tashvishlarini haqiqiy
odamlar bilan muhokama qilishdan ko‘ra virtual odamlar bilan muhokama qilishga
ko‘proq ochiq ekanligini aniqladilar Ushbu tadqiqot [3] virtual yordamchilar roli bo‘yicha
istiqb
olli natijalarga ega bo‘lib, natijada bemorlardan to‘g‘ri javoblar to‘planadi, bu esa
shifokorlarga yaxshi ma’lumotlarga ega bo‘lish, o‘z bemorlariga to‘g‘ri tashxis qo‘yish va
davolashda yordam beradi.
Ko‘pgina global farmatsevtika kompaniyalari saraton yoki yurak
-qon tomir
kasalliklari kabi asosiy kasalliklarni dori ishlab chiqish uchun sun’iy intellektdan
foydalanishga o‘z vaqtlari va pullarini sarfladilar. Biroq, e’tibordan chetda qolgan tropik
kasalliklar (bezgak va sil) va noyob kasalliklarni tashxislash uchun modellarni ishlab
chiqish ko‘p jihatdan o‘rganilmagan. FDA endi kompaniyalarni ushbu kasalliklar uchun
yangi davolash usullarini ustuvor yo‘llanmalar orqali ishlab chiqishda rag‘batlantiradi
[10].
SI va mashinani o‘rganish bizning dunyomizga ta’sirini hisobga olgan holda, SI bir
qator fan mutaxassislari uchun o‘quv dasturining bir qismi bo‘lishi muhimdir. Bu,
ayniqsa, noto‘g‘ri qaror qabul qilish narxi o‘limga olib kelishi mumkin bo‘lgan tibbiyot
kasbiga tegishli. Bu yerda ta’kidlanganidek, SI tizimini yaratishda juda ko‘p nyuanslar
mavjud. Ushbu jarayonni va u bilan birga keladigan tanlovni tushunish ushbu
avtomatlashtirilgan tizimdan to‘g‘ri foydalanish uchun muhimdir. O‘qitish uchun
ishlatiladigan ma’lumotlar va ishlatilgan optimallashtirish strategiyasi SI tizimining
muayyan muammoni hal qilish uchun qo‘llanilishiga katta ta’sir ko‘rsatadi. Ushbu dizayn
qarorlarini tushunish va baholash tibbiyot kasbi uchun muhimdir.
Sun’iy intellekt sog‘liqni saqlashning eng katta muammolarini hal qilishda yordam
berish imkoniyatiga ega, ammo biz buni amalga oshirishdan hali ham uzoqmiz. Buni
haqiqatga aylantirish yo‘lidagi katta muammo va to‘siqlardan biri bu ma’lumotlardir. Biz
barcha istiqbolli mashina o‘rganish texnologiyalari va algoritmlarini ixtiro qilishimiz
mumkin, ammo etarli va yaxshi taqdim etilgan ma’lumotlarsiz biz sun’iy intellektning
sog‘liqni saqlash sohasidagi barcha imkoniyatlarini amalga oshira olmaymiz. Sog‘liqni
saqlash sanoati sog‘liqni saqlash yozuvlarini raqamlashtirishi kerak, ma’lumotlar
Жамият
ва
инновациялар
–
Общество
и
инновации
–
Society and innovations
Special Issue
–
10 (2024) / ISSN 2181-1415
120
infratuzilmasini standartlashtirish bo‘yicha muzokaralar olib borish uchun birlashishi
kerak, maxfiylikni himoya qilish va bemorlarning ma’lumotlarga roziligini qayta ishlash
uchun temir tizimni yaratishi kerak. Ushbu tub o‘zgarishlar va sog‘liqni saqlash
sohasidagi hamkorliksiz sun’iy intellektning inson salomatligiga yordam berish haqidagi
haqiqiy va’dasiga erishish qiyin bo‘lar edi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO‘YXATI:
1.
Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make
Healthcare Human Again. Basic Books.
2.
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., et al. (2017). "Dermatologist-level
classification of skin cancer with deep neural networks." Nature, 542(7639), 115
–
118.
doi:10.1038/nature21056.
3.
Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). "Predicting the future
—
big data,
machine learning, and clinical medicine." New England Journal of Medicine, 375(13),
1216
–
1219. doi:10.1056/NEJMp1606181.
4.
Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., et al. (2017). "Artificial intelligence in healthcare: past,
present and future." Stroke and Vascular Neurology, 2(4), 230
–
243. doi:10.1136/svn-
2017-000101.
5.
Lee, C. H., & Yoon, H. J. (2021). "Medical big data: promise and challenges."
Kidney Research and Clinical Practice, 40(1), 3
–
11. doi:10.23876/j.krcp.20.175.
6.
Reddy, S., Fox, J., & Purohit, M. P. (2019). "Artificial intelligence-enabled
healthcare delivery." Journal of the American Board of Family Medicine, 32(3), 453
–
460.
doi:10.3122/jabfm.2019.03.180247.
7.
Yu, K. H., Beam, A. L., & Kohane, I. S. (2018). "Artificial intelligence in healthcare."
Nature Biomedical Engineering, 2(10), 719
–
731. doi:10.1038/s41551-018-0305-z.
8.
Amisha, Malik, P., Pathania, M., & Rathaur, V. K. (2019). "Overview of artificial
intelligence in medicine." Journal of Family Medicine and Primary Care, 8(7), 2328
–
2331.
doi:10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19.
9.
Chen, M., Decary, M., & Artificial Intelligence in Healthcare (2020). "Artificial
intelligence in healthcare: An essential guide for health leaders." Healthcare Management
Forum, 33(1), 10
–
18. doi:10.1177/0840470419869038.
10.
Rajpurkar, P., Irvin, J., Ball, R. L., et al. (2018). "Deep learning for chest
radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing
radiologists." PLoS Medicine, 15(11), e1002686. doi:10.1371/journal.pmed.1002686.
