SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA TIBBIY DIAGNOSTIKA VA KASALLIKLARNI PROGNOZLASH

Ushbu maqola sun’iy intellektning (SI) tibbiyotda diagnostika va prognozlashdagi qo‘llanilishini tahlil qiladi. Unda Deep Learning (CNN, LSTM, Transformer) va Machine Learning (Random Forest, SVM) algoritmlarining klinik, laborator va tasviriy ma’lumotlar asosida kasalliklarni aniqlashdagi samaradorligi ko‘rib chiqilgan. EHR, X-ray, CT, MRI, genomik ma’lumotlar hamda wearable qurilmalardan olingan ma’lumotlar asosiy manba sifatida tahlil qilingan. Shuningdek, modelni o‘qitish va baholash jarayonlari Accuracy, Recall, Precision va AUC-ROC ko‘rsatkichlari orqali solishtirilgan. Maqolada data bias, generalizatsiya muammosi, “black-box” xususiyati va ma’lumot xavfsizligi kabi cheklovlar ham muhokama qilingan.