|
Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitishni qo‘llash
|
| bet | 168/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 13.2.Tibbiy ma’lumotlarga asoslangan kasalliklarni tashxislash va bashorat qilish uchun mashinali o‘qitishni qo‘llash
Tibbiyotda Mashinali o‘qitish eng istiqbolli yo‘nalishlardan biri bo‘lib, u sog’liqni saqlash sohasidagi muammolarni hal qilish uchun algoritmlar va Mashinali o‘qitish modellaridan foydalanishga imkon beradi. Bu kompyuter tizimlari katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilish, shifokorlar va tibbiyot xodimlariga diagnostika aniqligini oshirish, bemorlarni bashorat qilish va eng yaxshi terapevtik yondashuvlarni aniqlashda yordam beradigan sohadir.
So‘nggi yillarda tibbiyotda Mashinali o‘qitish katta miqdordagi klinik ma’lumotlarning mavjudligi va hisoblash texnologiyasining rivojlanishi tufayli ayniqsa mashhur bo‘ldi.
Bu bemorni tashxislash va davolashda sezilarli yaxshilanishlarga olib keldi.
Tibbiyotda mashinani o‘rganishning asosiy yutuqlaridan biri bu rentgen nurlari, magnit-rezonans tomografiya, kompyuter tomografiyasi va boshqalar kabi tibbiy tasvirlarni tahlil qilish va tasniflash qobiliyatidir.
Buning yordamida shifokorlar aniqroq natijalarga erishadilar va optimal davolash usullari haqida ko‘proq ma’lumotga ega bo‘lishlari mumkin.
Tibbiy diagnostika sohasida Mashinali o‘qitish o‘z imkoniyatlarini nafaqat tasvirni qayta ishlashda, balki sinov natijalari, bemorlarning qaydlari va boshqa tibbiy hujjatlar kabi katta hajmdagi klinik ma’lumotlarni tahlil qilishda ham ko‘rsatadi.
Bu yashirin naqshlarni aniqlash va kasalliklarning rivojlanishini yuqori aniqlik bilan bashorat qilish imkonini beradi.
Bundan tashqari, Mashinali o‘qitish individual tibbiyotda, ya’ni bemorlarni tashxislash va davolashda shaxsiy yondashuvni ishlab chiqishda muvaffaqiyatli qo‘llanilishi mumkin. Har bir bemorning individual xususiyatlarini va genetik ma’lumotlarini hisobga olgan holda, kompyuter algoritmlari eng yaxshi davolash strategiyalarini taklif qilishi va turli dori vositalari va davolash usullarining samaradorligini bashorat qilishi mumkin.
Biroq, barcha afzalliklarga qaramay, tibbiyotda Mashinali o‘qitish ham bir qator qiyinchiliklar va xavflarni keltirib chiqaradi. Algoritmlarning ishonchliligi va xavfsizligini ta’minlash, shuningdek, maxfiylikni saqlash va bemorlarning shaxsiy ma’lumotlarini himoya qilish zarurati ushbu sohadagi tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar duch keladigan muammolarning bir qismidir.
|
| |
