SUN'IY INTELLEKT YORDAMIDA YURAK KASALLIKLARINI PROGNOZLASH MODELLARINING ISHONCHLILIGI
Keywords:
yurak kasalliklari prognozi, sun'iy intellekt modellari, chuqur o'qitish, exokardiografiya tasviri, model ishonchliligi, konvolyutsion neyron tarmoqlari, tibbiy tasvirlar tahlili, machine learning, tibbiy qaror qabul qilish tizimlari, transfer learning, ensemble learning, MRT tasvirlari, kardiologik diagnostika, model validatsiyasi, real-vaqt tahlili.Abstract
Ushbu tadqiqot tibbiyot sohasidagi sun'iy intellekt tizimlarining ishonchliligini oshirish masalasiga bag'ishlangan. Yurak kasalliklarini prognozlash uchun yaratilgan sun'iy intellekt modellarining diagnostik aniqligini baholash va takomillashtirish usullari o'rganilgan. Tadqiqot doirasida 1000 dan ortiq bemorning exokardiografiya va MRT tasvirlaridan tashkil topgan ma'lumotlar bazasi shakllantirildi. Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), ResNet va DenseNet arxitekturalari asosida turli modellar yaratildi va sinovdan o'tkazildi. Transfer learning va ensemble learning yondashuvlarini qo'llash orqali modellar aniqligi 95% gacha oshirildi. Tashqi validatsiya ma'lumotlarida modellar 91% aniqlik, 92% sezuvchanlik va 90% spetsifiklik ko'rsatkichlariga erishdi. Klinik sinovlar natijalariga ko'ra, ishlab chiqilgan tizim shifokorlar diagnostika qarorlarini qabul qilish vaqtini 30% ga qisqartirish imkonini berdi. Tadqiqot natijalari sun'iy intellekt asosidagi tibbiy tizimlarning ishonchliligini oshirish bo'yicha muhim amaliy tavsiyalarni o'z ichiga oladi.
References
1.Chen J., Smith K.L., Li X. Design principles of modern medical equipment // Biomedical Engineering Journal. - 2023. - Vol. 70(4). - P. 1125-1134.
2.Mirametov Ali Baxitbayevich, Abdullayev Ibroximjon Nigmatilla ugli, Nazirov Raximxo'ja Maxmudxujayevich, Tashev Bekjigit Jonanbek ugli.APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ECG ANALYSIS: PROBLEMS AND THEIR SOLUTIONS IN HEALTHCARE.SCIENCE AND INNOVATION INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL VOLUME 3 ISSUE 3 MARCH 2024.110-115.
3.Nematov SQ, Kamolova YM, Abdullayev IN. Modern algorithmic methods for the analysis
of speech disorders after a stroke . Science and Education. 2023;4(6):452-456.
4.Abdullaev I. N.,Magrupov T. M., Nazirov R. M.FORMATION OF A DATABASE OF LUNG DISEASE SOUND SIGNALS. SCIENCE AND INNOVATION INTERNATIONAL SCIENTIFIC JOURNAL VOLUME 3 ISSUE 9 SEPTEMBER 2024 ISSN: 2181-3337 | SCIENTISTS.UZ. 90-96.
5.Kumar R., Patel D.R., Wang Y. Artificial intelligence applications in medical device design // Medical Device Engineering. - 2022. - Vol. 45(3). - P. 234-245.
