Zamonaviy tibbiyot amaliyotida klinik ma'lumotlarni tahlil qilish va samarali
foydalanish uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) algoritmlaridan keng foydalanilmoqda. Ushbu
tezisda NLP algoritmlarining klinik yozuvlarni qayta ishlashdagi qo‘llanilishi, bu algoritmlarning
samaradorligi va kelajakdagi istiqbollari ko‘rib chiqiladi.
Zamonaviy tibbiyot amaliyotida klinik ma'lumotlarni tahlil qilish va samarali
foydalanish uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) algoritmlaridan keng foydalanilmoqda. Ushbu
tezisda NLP algoritmlarining klinik yozuvlarni qayta ishlashdagi qo‘llanilishi, bu algoritmlarning
samaradorligi va kelajakdagi istiqbollari ko‘rib chiqiladi.
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.
Demner-Fushman D., Chapman W. W., McDonald C. J. What can natural language processing do for clinical decision support? . Journal of Biomedical Informatics. – 2009. – Vol. 42(5). – P. 760-772.
Savova G. K., Masanz J. J., Ogren P. V., et al. Mayo clinical text analysis and knowledge extraction system (cTAKES): architecture, component evaluation and applications. Journal of the American Medical Informatics Association. – 2010. – Vol. 17(5). – P. 507-513.
P Nurimov , H Yesbergenov , B Aytmuratov, TIBBIYOT MA'LUMOTLARINI QAYTA ISHLASHNI SUN'IY INTELLEKT ASOSIDA OPTIMALLASHTIRISH USULLARI , Universal xalqaro ilmiy jurnal: Jild 2 № 4.5 (2025)