ILM FAN YANGILIKLARI KONFERENSIYASI
IYUL
ANDIJON,2025
193
SUN’IY INTELLEKT VA TIBBIYOT: KELAJAK DIAGNOSTIKASI
Niyozaxunova Sanobarxon
Qóqon universiteti Andijon filiali
Tibbiyot fakulteti davolash ishi yónalishi talabasi
Ahmadjonova Muhlisaxon Mirzaqosim qizi
Ijtimoiy gumanitar fanlar fakulteti
Filologiya va tillarni o‘qitish o’zbek tili yónalishi talabasi
Email:
sanobarniyozaxunova73@gmail.com
Email :
Tilloltillol580@gmail.com
Tel :
+998 88 493 12 22
Tel :
+998 93 063 23 33
Annotatsiya:
Mazkur maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining zamonaviy tibbiyot
sohasidagi roli, xususan diagnostika jarayonlaridagi imkoniyatlari va istiqbollari tahlil qilinadi.
Tadqiqotda SI asosida ishlovchi algoritmlar va ularning real amaliyotdagi qo‘llanilishi,
diagnostik aniqlikni oshirishdagi samaradorligi, shuningdek, zamonaviy tibbiyotda yuzaga
kelayotgan axloqiy va huquqiy masalalar ko‘rib chiqiladi. Maqolada ilg‘or ilmiy-tadqiqot
natijalari asosida tibbiy xizmatlar sifatini oshirish yo‘llari yoritiladi.
Kalit so‘zlar :
Sun’iy intellekt, tibbiy diagnostika, avtomatlashtirilgan tizimlar, neyron
tarmoqlar, tibbiy texnologiyalar, klinik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash.
Kirish
XXI asr axborot texnologiyalari inqilobi insoniyat hayotining barcha jabhalariga o‘z ta’sirini
o‘tkazdi. Ayniqsa, sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining tibbiyot sohasiga kirib kelishi bu
sohada inqilobiy o‘zgarishlarga sabab bo‘lmoqda. Hozirgi kunda dunyo miqyosida yurak
kasalliklari, saraton, diabet, Alzheimer va boshqa surunkali kasalliklarni erta aniqlash, tashxis
qo‘yish va samarali davolash yo‘llari ustida olib borilayotgan izlanishlarda SIning o‘rni tobora
ortib bormoqda. Tibbiyot sohasidagi SI dastlab raqamli sog‘liqni saqlash (digital health)
konsepsiyasi doirasida yaratilgan, keyinchalik esa alohida yo‘nalishga aylandi. Bu
texnologiyalar bemorlar haqidagi katta hajmdagi tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish, diagnostika
qilish, prognozlash hamda individual davolash rejasini ishlab chiqish imkonini beradi. Sun’iy
intellekt yordamida ishlovchi tizimlar klinik qarorlarni qabul qilishda shifokorlar uchun muhim
axborot manbai bo‘lib xizmat qilmoqda. Diagnostik aniqlikni oshirishda sun’iy intellekt
ayniqsa radiologiya, patologiya, oftalmologiya, dermatologiya kabi yo‘nalishlarda salmoqli
natijalarni ko‘rsatmoqda.
Maqolada quyidagi masalalar tahlil qilinadi:
Sun’iy intellektning tibbiy diagnostikadagi texnologik asoslari;
Klinikalardagi amaliy qo‘llanilishi va samaradorligi;
Etik va huquqiy muammolar;
ILM FAN YANGILIKLARI KONFERENSIYASI
IYUL
ANDIJON,2025
194
Kelajakdagi rivojlanish istiqbollari.
Tadqiqot metodologiyasi
Maqola tayyorlanishida quyidagi metodlardan foydalanildi:
1. Adabiyotlar tahlili – so‘nggi 10 yil ichida chop etilgan xalqaro ilmiy maqolalar, tibbiy
jurnallar va texnologik manbalar tahlil qilindi.
2. Taqqoslash metodi – an’anaviy diagnostika va sun’iy intellekt asosidagi diagnostika
metodlari samaradorligi solishtirildi.
3. Case-study (amaliy misollar) – klinikalarda sun’iy intellekt texnologiyalari qo‘llanilgan
holatlar o‘rganildi.
4. Tahliliy yondashuv – SI tizimlarining natijalari, afzallik va kamchiliklari chuqur tahlil qilindi.
5. Prognostik tahlil – texnologiyaning kelajakda rivojlanish istiqbollari baholandi.
Asosiy qism
1. Sun’iy intellektning mohiyati va diagnostikadagi o‘rni
Sun’iy intellekt – bu kompyuter tizimlarining inson kabi fikrlash, o‘rganish va qaror qabul
qilish qobiliyatidir. Diagnostika sohasida SI algoritmlar, ayniqsa mashinali o‘rganish (machine
learning), chuqur o‘rganish (deep learning) va neyron tarmoqlarga asoslangan tizimlar asosida
ishlaydi.
Misol: Google Health tomonidan ishlab chiqilgan “LYNA” (Lymph Node Assistant) tizimi
ko‘krak bezi saratoni metastazlarini aniqlashda patologlardan yuqori aniqlik ko‘rsatdi – 99%
gacha.
2. Sun’iy intellekt asosidagi diagnostika vositalari
2.1. Radiologiyada
Kompyuter tomografiyasi (KT), magnit-rezonans tomografiyasi (MRT) va rentgen tasvirlarini
SI yordamida avtomatik tahlil qilish diagnostik xatoliklarni kamaytiradi.
Misol: IBM Watson Health MRT tasvirlarida miya o‘smalarini 95% aniqlik bilan aniqlagan.
2.2. Dermatologiyada
SI algoritmlar teri kasalliklari, ayniqsa melanomani erta aniqlashda keng qo‘llanilmoqda. Mobil
ilovalar orqali oddiy foydalanuvchi ham o‘z terisidagi o‘zgarishlarni tahlil qila oladi.
2.3. Oftalmologiyada
Google DeepMind kompaniyasining SI tizimi diabetik retinopatiya va boshqa ko‘z
kasalliklarini aniqlashda oftalmologlar bilan teng natijalarga erishgan.
2.4. Genomik tahlilda
SI genetik ma’lumotlarni tahlil qilish orqali nasliy kasalliklarni prognozlash imkonini beradi.
Bu, ayniqsa, individual terapiya tanlashda foydali.
ILM FAN YANGILIKLARI KONFERENSIYASI
IYUL
ANDIJON,2025
195
3. Diagnostik samaradorlik: taqqoslama yondashuv
Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, SI tizimlari quyidagi ustunliklarga ega:
Ko‘rsatkich An’anaviy diagnostika SI asosida diagnostika
Diagnostik aniqlik (%) 70-85% 90-99%
Tahlil vaqti 1-2 soat 1-2 daqiqa
Subyektiv xatolik Yuqori Minimal
Xotira va ma’lumot eslab qolish Chegaralangan Cheksiz
4. Sun’iy intellektning klinikalardagi real qo‘llanilishi
Case 1: Hindistonning bir klinikasida AI tizimi ko‘makida erta diabet aniqlanishi 35% ga
oshgan.
Case 2: AQShda “IDx-DR” nomli FDA tasdiqlangan SI tizimi mustaqil ravishda diabetik
retinopatiyani aniqlaydi.
Case 3: Buyuk Britaniyada NHS (National Health Service) DeepMind tizimidan foydalangan
holda buyrak yetishmovchiligini 48 soat oldin prognoz qila oldi.
5. Etik va huquqiy muammolar
SI asosida qabul qilinayotgan tibbiy qarorlar uchun javobgarlik masalasi dolzarb. Agar
noto‘g‘ri tashxis qo‘yilsa – javobgarlik kimga yuklanadi? Shifokormu, dastur ishlab
chiquvchimi yoki klinikami?
Shuningdek, bemor ma’lumotlarining maxfiyligi, ma’lumotlar bazasining xavfsizligi SI
tizimlarining asosiy muammolaridandir.
6. Tibbiy xodimlarning roli va SI
Sun’iy intellekt hech qachon shifokor o‘rnini bosa olmaydi, ammo uni samarali qo‘llab-
quvvatlaydi. SI vositalari yordamida shifokorlar ko‘proq vaqtni bemor bilan aloqaga, murakkab
holatlarni tahlil qilishga sarflash imkoniga ega bo‘ladi.---
Tahlil va natijalar
Tahlillar shuni ko‘rsatmoqdaki, SI diagnostika tizimlari quyidagicha samaradorlik beradi:
Radiologiyada aniqlik 95–98% gacha oshgan.
Erta tashxis natijasida bemorlarning sog‘ayish darajasi 30–40% ga yuqori.
Klinikalarda diagnostika sarfi alohida sun’iy intellekt texnologiyalari joriy etilgach, o‘rtacha
20–25% ga kamaygan.
Klinik ish yuklamasi kamaygani sababli shifokorlar bemorlarga ko‘proq sifatli vaqt ajrata
boshlagan.
Tahlil natijalariga asoslanib quyidagi asosiy xulosalarga kelish mumkin:
ILM FAN YANGILIKLARI KONFERENSIYASI
IYUL
ANDIJON,2025
196
1. Sun’iy intellekt diagnostikani tezlashtiradi va aniqlikni oshiradi — ayniqsa katta hajmdagi
tasvirli ma’lumotlarni qayta ishlashda.
2. SI inson xatoligini minimallashtiradi — an’anaviy usullarda uchraydigan subyektiv
xatoliklar SIda deyarli uchramaydi.
3. Amaliy qo‘llanilishi kengaymoqda — SI faqat rivojlangan davlatlarda emas, balki
rivojlanayotgan mamlakatlarda ham joriy etilmoqda.
4. Kasb etikasida yangi muammolar paydo bo‘lmoqda — masalan, SI xulq-atvori, ma’lumotlar
maxfiyligi, javobgarlik bo‘yicha aniq qoidalar hali to‘liq shakllanmagan.
Xulosa
Sun’iy intellekt zamonaviy tibbiyotda ayniqsa diagnostika yo‘nalishida misli ko‘rilmagan
o‘zgarishlar keltirmoqda. An’anaviy usullardan farqli ravishda, SI ko‘p miqdordagi
ma’lumotlarni tahlil qilishda insondan ancha ustun bo‘lib, diagnostika jarayonini yanada tezkor,
ishonchli va moslashtirilgan qilish imkonini beradi. SI tibbiy ko‘riklar, tasviriy tahlillar, genetik
tadqiqotlar, sog‘liq holatini kuzatish, va kasallik prognozi kabi ko‘plab jarayonlarda
qo‘llanilishi bilan tibbiyot sifatini sezilarli oshiradi. Biroq, bu texnologiyani keng joriy etishda
axloqiy, huquqiy va texnik masalalar hal qilinishi talab etiladi. Kelajak tibbiyoti inson va sun’iy
intellektning hamkorligiga asoslangan bo‘ladi. SI shifokor o‘rnini bosmasligi mumkin, ammo
ularni to‘liq va samarali qo‘llab-quvvatlaydi. Tibbiyot ta’limi, sog‘liqni saqlash siyosati va
texnologik infratuzilma bu yangi davrga tayyorlanishi zarur.
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati:
1. Topol, E. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human
Again. Basic Books.
2. Obermeyer, Z., & Emanuel, E. J. (2016). Predicting the future — big data, machine learning,
and clinical medicine. New England Journal of Medicine, 375(13), 1216–1219.
3. Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin
cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 115–118.
4. Rajpurkar, P., Irvin, J., Ball, R. L., et al. (2018). Deep learning for chest radiograph
diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing radiologists.
PLOS Medicine, 15(11), e1002686.
5. Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., et al. (2017). Artificial intelligence in healthcare: past, present
and future. Stroke and Vascular Neurology, 2(4), 230–243.
