(untitled) (International Conference on Education and Innovation, 2025)
Zamonaviy tibbiyotda Katta ma’lumotlar (Big Data) hajmining kes-kin o’sishi shifokorlar va laborantlardan tahlil natijalarini talqin qilishda yuqori da-rajadagi avtomatlashtirishni talab qiladi. Klinik laboratoriya diagnostikasi (KLD) ma’lumotlari (gematologik, biokimyoviy, immunologik) – bu tashxisni 70% gacha aniqlashda hal qiluvchi rol o’ynaydigan asosiy axborot manbaidir. Sun’iy intellekt (SI) va Mashinalarni o’qitish (MO) algoritmlari ushbu ma’lumotlar massivini tahlil qilib, inson ko’zidan yashirin qonuniyatlarni topish, kasalliklarni erta bosqichda prog-nozlash va diagnostik xatolarni minimallashtirish imkonini beradi. Ushbu tadqi-qotning maqsadi — SamDTU klinik amaliyotidan olingan real ma’lumotlar asosida SI va MO algoritmlarining turli patologiyalarni (masalan, metabolik yoki yallig’lanish kasalliklari) aniqlashdagi diagnostik samaradorligini baholash.