Abstract:
un’iy intellekt (SI) tibbiyotda diagnostika, prognozlash, klinik
qarorlarni qo‘llab-quvvatlash, tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, hujjatlashtirish va
sog‘liqni saqlash jarayonlarini optimallashtirishda qo‘llanilmoqda. So‘nggi dalillar SI
yechimlari, ayniqsa klinik tasvirlashda (radiologiya va boshqa yo‘nalishlar) ish
samaradorligini oshirishi va ish oqimlarini qayta tashkil etishga yordam berishini
ko‘rsatadi. Shuningdek, chuqur o‘rganish (deep learning) asosidagi tibbiy tasvir tahlili
klinik amaliyotda baholash mezonlari va “ishonchli dalil” talablarini kuchaytirishni
taqozo etadi. Biroq SI tizimlarini joriy etishda ma’lumotlar sifati, umumlashuvchanlik,
tarafkashlik (bias), tushuntiriluvchanlik, klinik xavfsizlik va javobgarlik masalalari
markaziy o‘rinda qolmoqda; SI asosidagi klinik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash
vositalarini amaliyotga tatbiq etish omillari (to‘siqlar va fasilitatorlar) bo‘yicha tizimli
sharhlar buni tasdiqlaydi. Generativ SI va katta (multi-modal) modellardan
foydalanishda esa etik boshqaruv, maxfiylik va nazorat mexanizmlari bo‘yicha xalqaro
tavsiyalar ishlab chiqilgan.
