Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
300
YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARINI ERTA ANIQLASHDA RAQAMLI
TEXNOLOGIYALARNING ROLI
Abdug‘o u o Meh iddin
Qo‘qon uni e si e i, Andijon iliali, Tibbiyo akul e i
Da olash ishi yo‘nalishi, 2-bosqich alabasi
meh [email protected]
Abdu axmono Shoxjahon Ik omjon oʻgʻli
Qoʻqon Uni e si e i, Andijon iliali, Ana omiya, klinik a pa ologik ana omiya
ka ed asi assis en i
m [email protected]
Anno a siya
Ushbu maqolada yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlashda aqamli exnologiyala ,
sun’iy in ellek (AI) a elemedi sina izimla ining o‘ ni yo i ilgan. Raqamli
diagnos ika osi ala i – elek oka diog a iya (EKG) ahlil das u la i, yu ak u ish
chas o asini moni o ing qilish senso i, sma -soa la a mobil ilo ala yo damida
kasallikla ni aniqlash imkoniya la i ahlil qilingan. Shuningdek, yu ak kasallikla ining
e a ashxisida ka a ma’lumo la (Big Da a) ahlili, sun’iy in ellek algo i mla i a
aqamli ibbiy ka ala in eg a siyasining klinik a zallikla i ko‘ sa ib o‘ ilgan. Tadqiqo
na ijala ida aqamli exnologiyala yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlash, xa
omilla ini moni o ing qilish a indi idual p o ilak ika s a egiyala ini ishlab chiqishda
muhim ol o‘ynashi a’kidlangan.
Kali so‘zla : Yu ak-qon omi kasallikla i, aqamli exnologiyala , sun’iy in ellek ,
elemedi sina, diagnos ika, moni o ing, Big Da a, p o ilak ika.
Abs ac
This a icle explo es he ole o digi al echnologies in he ea ly de ec ion o
ca dio ascula diseases. I analyzes he applica ion o a i icial in elligence (AI),
elemedicine, and digi al diagnos ic ools such as ECG analysis so wa e, hea a e
moni o ing senso s, sma wa ches, and mobile applica ions. The s udy highligh s he
clinical ad an ages o in eg a ing Big Da a analy ics, AI algo i hms, and elec onic
medical eco ds in ca dio ascula diagnos ics. The indings emphasize ha digi al
echnologies play a c ucial ole in he ea ly iden i ica ion o ca dio ascula diseases,
con inuous moni o ing o isk ac o s, and he de elopmen o pe sonalized p e en i e
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
301
s a egies.
Keywo ds: Ca dio ascula diseases, digi al echnologies, a i icial in elligence,
elemedicine, diagnos ics, moni o ing, Big Da a, p e en ion.
Аннотация.
В данной статье рассматривается роль цифровых технологий в раннем
выявлении сердечно-сосудистых заболеваний. Проанализированы
возможности применения искусственного интеллекта (ИИ), телемедицины
и цифровых диагностических инструментов, таких как программы анализа
ЭКГ, датчики мониторинга сердечного ритма, смарт-часы и мобильные
приложения. Отмечены клинические преимущества интеграции анализа
больших данных (Big Da a), алгоритмов ИИ и электронных медицинских
карт в системе диагностики. Результаты исследования показывают, что
цифровые технологии играют ключевую роль в раннем выявлении
сердечно-сосудистых заболеваний, мониторинге факторов риска и
разработке индивидуальных профилактических стратегий.
Ключевые слова: Сердечно-сосудистые заболевания, цифровые технологии,
искусственный интеллект, телемедицина, диагностика, мониторинг, большие
данные, профилактика.
Ki ish
So‘nggi o‘n yillikla da yu ak-qon omi kasallikla i (YQTK) bu un dunyoda o‘limning
eng ye akchi sababla idan bi i bo‘lib qolmoqda. Jahon sog‘liqni saqlash ashkilo i
(JSST) ma’lumo la iga ko‘ a, ha yili axminan 18 million kishi yu ak-qon omi
kasallikla i oqiba ida hayo dan ko‘z yumadi, bu esa global o‘lim hola la ining qa iyb
32 oizini ashkil e adi. Shuning uchun bunday kasallikla ni e a aniqlash, xa
omilla ini kuza ish a oldini olish cho ala ini akomillash i ish zamona iy ibbiyo ning
us u o yo‘nalishla idan bi i hisoblanadi.
Raqamli exnologiyala , xususan sun’iy in ellek (AI), ibbiy ma’lumo la ahlili
(Big Da a analy ics), elemedi sina a mobil sog‘liq (mHeal h) izimla ining jadal
i ojlanishi yu ak kasallikla ini aniqlash a nazo a qilishda yangi imkoniya la
ya a moqda. A oma ik EKG ahlil das u la i, yu ak u ish chas o asini doimiy
moni o ing qilu chi aqlli soa la , yu ak aoliya ini o‘lcho chi senso la a mobil
ilo ala yo damida yu ak kasallikla ining das labki belgila ini aniqlash bugungi kunda
eal amaliyo ga a biq e ilmoqda.
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
302
An’ana iy ashxis usulla i ko‘pincha klinik simp omla paydo bo‘lgandan keyin na ija
be adi. Bi oq aqamli exnologiyala bu ja ayonni ubdan o‘zga i ib, simp omsiz
bosqichda kasallikni aniqlash imkonini be moqda. Masalan, sun’iy in ellek
algo i mla i yu ak i mida yoki qon bosimi o‘zga ishida inson sezmaydigan
mik onamunala ni aniqlab, shi oko ga e a ogohlan i ish signalini be adi. Bu esa yu ak
xu ujla i a insul la ning oldini olishda ka a ahamiya kasb e adi.
Telemedi sina izimla i esa bemo a shi oko o‘ asidagi maso a iy muloqo ni
a’minlab, ayniqsa chekka hududla da yasho chi aholiga si a li ibbiy xizma ko‘ sa ish
imkonini be moqda. Shu bilan bi ga, aqamli ibbiy ka ala (Elec onic Heal h
Reco ds) a Big Da a ahlilla i yu ak-qon omi kasallikla ining omma iy
epidemiologik ahlilini amalga oshi ish, indi idual xa p o ilini shakllan i ish hamda
shaxsga yo‘nal i ilgan da olash ejasini ishlab chiqish imkonini be adi.
Bugungi kunda O‘zbekis on sog‘liqni saqlash izimi ham aqamli ibbiyo sohasida
jadal i ojlanmoqda. “Raqamli sog‘liqni saqlash – 2030” s a egiyasi doi asida yu ak-
qon omi kasallikla ini e a diagnos ika qilish uchun sun’iy in ellek asosidagi ahlil
izimla ini jo iy e ish ishla i boshlab yubo ilgan. Shu jiha dan, yu ak-qon omi
kasallikla ini e a aniqlashda aqamli exnologiyala ning o‘ ni a imkoniya la ini
o‘ ganish ibbiyo amaliyo i a sog‘liqni saqlash siyosa ining dolza b masalala idan
bi idi .
Mazku maqolada yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlashda aqamli
exnologiyala , sun’iy in ellek algo i mla i, elemedi sina izimla i a ibbiy axbo o
exnologiyala ining a zallikla i, amaliy qo‘llanilishi hamda is iqbolla i ahlil qilinadi.
Me odla
Tadqiqo yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlashda aqamli exnologiyala ning
klinik a diagnos ik sama ado ligini o‘ ganishga qa a ilgan bo‘lib, me odologik asos
si a ida izimli ahlil, aqqoslama, s a is ik, ekspe imen al a modellash i ish
yondashu la idan oydalanildi.
Tizimli ahlil me odi yo damida zamona iy aqamli ibbiyo osi ala i – sun’iy
in ellek (AI) algo i mla i, elek oka diog a ik (EKG) ahlil das u la i, yu ak u ish
chas o asini (HRV) o‘lcho chi senso la , mobil sog‘liq (mHeal h) ilo ala i a
elemedi sina pla o mala ining diagnos ik ahamiya i o‘ ganildi. Bu ja ayonda JSST
(WHO), OECD, a Ame ika Ka diologiya Asso sia siyasi (AHA) omonidan chop
e ilgan ahliliy hisobo la ibbiy manba si a ida ahlil qilindi.
Taqqoslama me odi o qali an’ana iy diagnos ika usulla i (EKG, labo a o iya
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
303
ahlilla i, klinik kuza u la ) bilan aqamli exnologiyala asosidagi e a aniqlash
usulla i (AI ahlil, sma senso la , Big Da a moni o ing) o‘ asidagi a qla ahlil
qilindi. Na ijada aqamli usulla yo damida yu ak i mida o‘zga ishla a ishemik
hola la simp omla paydo bo‘lishidan e a bosqichda aniqlanishi isbo landi.
S a is ik ahlil ja ayonida 2022–2024-yilla o alig‘ida Toshken , Andijon a
Sama qand iloya la ida yu ak-qon omi kasallikla i bo‘yicha 450 na a bemo
kuza ildi. Bemo la ning 230 na a i an’ana iy diagnos ika o qali, 220 na a i esa aqamli
moni o ing (mobil senso a EKG ilo ala ) o qali ahlil qilindi. Na ijala SPSS
S a is ics 26.0 das u ida qay a ishlanib, diagnos ika aniqligi, aniqlash ezligi a
kasallikning e a bosqichda aniqlanish ko‘ sa kichla i s a is ik jiha dan baholandi.
Ekspe imen al yondashu asosida AI yo damida EKG signalini a oma ik ahlil
qilish algo i mi sino dan o‘ kazildi. Bunda o‘qu mashinasi (Machine Lea ning)
modeliga 10 000 dan o iq EKG yozu la i yuklanib, yu ak i midagi anomaliyala
(a i miya, axika diya, ishemiya belgisi) aniqlash sama ado ligi 92,4% aniqlik bilan
qayd e ildi. Bu na ija an’ana iy shi oko ahliliga nisba an 18% yuqo i aniqlikni
ko‘ sa di.
Modellash i ish me odi yo damida yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlashda
aqamli izimla ning ishlash mexanizmi “Senso – Sun’iy in ellek – Klinik ahlil –
P o ilak ika” modeli asosida ishlab chiqildi. Ushbu model yu ak aoliya ini doimiy
moni o ing qilish, o‘zga ishla ni eal aq ejimida aniqlash a ibbiy ogohlan i ish
signalini shi oko ga yubo ish mexanizmini i odalaydi.
Tadqiqo da omida O‘zbekis on Respublikasi Sog‘liqni saqlash azi ligining
“Raqamli sog‘liqni saqlash – 2030” konsepsiyasi, JSST yu ak-qon omi kasallikla ini
e a diagnos ika bo‘yicha a siyala i, hamda Ha a d Medical School (2023) a
S an o d AI in Medicine Ini ia i e (2022) omonidan ishlab chiqilgan me odik
yondashu la dan oydalanildi.
Me odologik ahlil na ijala i shuni ko‘ sa diki, aqamli exnologiyala yu ak-qon omi
kasallikla ini e a aniqlashda ko‘p omilli in eg a siyalashgan yondashu ni a’minlaydi
— bu esa ibbiyo da an’ana iy ashxislashdan oldin p edik i (oldindan axminlo chi)
diagnos ika bosqichini jo iy e ish imkonini be adi.
Na ijala a ahlil
O‘ kazilgan ahlilla na ijasida aniqlanishicha, aqamli exnologiyala yu ak-qon omi
kasallikla ini e a bosqichda aniqlash, moni o ing qilish a indi idual p o ilak ika
cho ala ini ishlab chiqishda sezila li a zallikla ga ega. Tadqiqo ja ayonida an’ana iy
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
304
diagnos ika usulla i bilan aqamli ahlil osi ala i solish i ildi hamda ula ning
sama ado ligi s a is ik asosda baholandi.
Raqamli diagnos ikaning klinik sama ado ligi
Ekspe imen al kuza u la shuni ko‘ sa diki, sun’iy in ellek (AI) yo damida yu ak
aoliya ini ahlil qilu chi izimla yu ak i midagi o‘zga ishla ni an’ana iy EKG
ahlilidan 25–30% ez oq aniqlaydi. Masalan, AI asosidagi “Ca dioAI” das u i
yo damida yu ak u ish ezligi, PQ a QT o aliqla i, ST segmen idagi o‘zga ishla
a oma ik a zda qayd e ilib, bemo da yashi in ishemiya yoki a i miya belgila i e a
bosqichda aniqlangan.
Shuningdek, yu ak aoliya ini kuza ishda oydalanilgan aqlli soa la (sma wa ches)
a mobil sog‘liq ilo ala i (mHeal h) yo damida e a ogohlan i ish signalla i bemo ga
yubo ildi. Na ijada, aqamli moni o ing asosida 68 na a bemo da yu ak xu ujidan
oldingi simp oma ik hola la aniqlanib, aq ida shi oko a alashu i a’minlandi.
Sun’iy in ellek yo damida ahlil aniqligi
AI algo i mla ining yu ak i mini ahlil qilishdagi aniqligi o‘ ganilganda, Machine
Lea ning modeli 10 000 a EKG yozu la ida 92,4% aniqlik da ajasini ko‘ sa di.
Taqqoslash uchun, shi oko omonidan qo‘lda ahlil qilingan EKG yozu la ida aniqlik
74,3% bo‘lgan. Shuningdek, AI izimi a i miya, ib illya siya a ishemiya
belgila ini an’ana iy diagnos ikadan e a aniqlashda yuqo i sezu chanlik (sensi i i y
– 0.93) a aniqlik (speci ici y – 0.90) ko‘ sa kichla ini namoyon e di.
Bu na ijala shuni ko‘ sa adiki, sun’iy in ellek yu ak kasallikla ini p edik i
(oldindan ogohlan i u chi) bosqichda aniqlash imkoniya ini be adi. Shu o qali
kasallik aso a la ini kamay i ish a o‘lim ko‘ sa kichini pasay i ish mumkin.
Raqamli moni o ing izimla ining amaliy ahamiya i
Tadqiqo doi asida yu ak-qon omi kasallikla iga moyilligi bo‘lgan 450 na a bemo
6 oy da omida aqamli sog‘liq pla o mala i o qali moni o ing qilindi. Shundan 220
na a bemo da aqamli senso la yo damida yu ak u ish ezligi, a e ial bosim a na as
chas o asi doimiy kuza ilib bo di.
Na ijala quyidagicha bo‘ldi:
✓ 52% bemo la da yu ak u ish i midagi o‘zga ishla simp om paydo bo‘lishidan
2–3 kun oldin aniqlangan;
✓ 38% bemo la da yu ak xu ujining e a belgila i aqamli signal asosida aniqlanib,
shoshilinch ibbiy a alashu amalga oshi ilgan;
✓ 10% bemo la da esa yu ak aoliya idagi kichik i mik o‘zga ishla o‘z aq ida
aniqlanib, do i-da mon e apiyasi qay a ko‘ ib chiqilgan.
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
305
Bu na ijala aqamli moni o ing osi ala i yu ak kasallikla ining kechikkan ashxisini
oldini olishini a e a ogohlan i ish izimi si a ida sama ali ekanini isbo ladi.
Ka a ma’lumo la (Big Da a) ahlilining diagnos ik ahamiya i
Yu ak kasallikla i bo‘yicha o‘plangan 10 mingdan o iq bemo ma’lumo la i sun’iy
in ellek asosida ahlil qilinib, xa omilla ining (yosh, qon bosimi, yu ak u ish ezligi,
BMI, diabe , chekish) o‘za o bog‘liqligi aniqlandi. AI modeli yo damida xa
indeksini p ognoz qilish algo i mi ishlab chiqildi. U 0 dan 1 gacha bo‘lgan shkalada
ha bi bemo uchun yu ak xu uji xa ini aniqlab be adi. Shu asosda e a p o ilak ika
cho ala i (pa hez, jismoniy aollik, s ess nazo a i) a siya e ildi.
Klinik a ij imoiy na ijala
Tadqiqo na ijala i quyidagila ni ko‘ sa di:
✓ Raqamli exnologiyala qo‘llanilganda yu ak kasallikla ini e a aniqlash
sama ado ligi an’ana iy usulla ga nisba an 34% yuqo i bo‘lgan;
✓ Kasallik aso a la i (in a k , a i miya) soni 17% ga kamaygan;
✓ Bemo la ning ibbiy xizma ga mu ojaa qilish ezligi 1,8 ba a a oshgan, bu
esa e a ashxis a da olash si a ini yaxshilagan;
✓ Shi oko la uchun aqamli ahlil na ijala i diagnos ika aq ini 40% gacha
qisqa i gan.
Shuningdek, ibbiyo xodimla ining ik icha, aqamli exnologiyala klinik qa o qabul
qilishni ezlash i gan, obyek i ma’lumo aqdim e gan a inson xa osini kamay i gan.
Tahliliy umumlashma
Tadqiqo na ijala i asosida quyidagi xulosala shakllan i ildi:
✓ Raqamli exnologiyala , xususan AI a mobil sog‘liq izimla i, yu ak
kasallikla ini e a bosqichda aniqlashda aniqlik a ezlikni oshi adi;
✓ Sun’iy in ellek asosida yu ak i mini ahlil qilish algo i mla i klinik sha oi da
ishonchli diagnos ik yo damchi si a ida sama ali qo‘llanilishi mumkin;
✓ Big Da a ahlili a elek on ibbiy ka ala in eg a siyasi yu ak kasallikla i uchun
shaxsga yo‘nal i ilgan p o ilak ikani ya a ish imkonini be adi;
✓ Raqamli exnologiyala sog‘liqni saqlash izimida p edik i ibbiyo
konsepsiyasini amalga oshi ishda muhim ahamiya kasb e adi.
Munoza a
Tadqiqo na ijala i shuni ko‘ sa diki, aqamli exnologiyala , ayniqsa sun’iy in ellek
(AI), elemedi sina a mobil sog‘liq (mHeal h) izimla i yu ak-qon omi kasallikla ini
e a aniqlashda yangi diagnos ik pa adigma ya a moqda. An’ana iy diagnos ika
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
306
usulla ida kasallik ko‘pincha simp omla namoyon bo‘lgandan keyin aniqlanadi, bi oq
aqamli exnologiyala yo damida bu ja ayon simp omla paydo bo‘lishidan oldin,
ya’ni p edik i bosqichda amalga oshi ilmoqda.
AI algo i mla i yu ak i midagi mik onamunala ni ahlil qilib, inson ko‘zi bilan sezish
mumkin bo‘lmagan nozik o‘zga ishla ni aniqlaydi. Masalan, yu ak u ish chas o asi,
qon bosimi eb anishla i yoki elek oka diog a ik signal ampli udasi kabi pa ame la ni
aqamli modella ahlil qiladi a e a ogohlan i ish signalini shi oko ga yubo adi. Bu
na aqa o‘lim ko‘ sa kichini kamay i adi, balki bemo la ning hayo si a ini ham
oshi adi.
Shu bilan bi ga, elemedi sina a mobil moni o ing izimla i sog‘liqni saqlash izimini
ma kazlash i ilgan modeldan maso a iy, oydalanu chiga yaqinlash i ilgan modelga
o‘ kazmoqda. Bu, ayniqsa, uzoq hududla da yasho chi yoki doimiy ibbiy kuza u ga
muh oj bemo la uchun ka a imkoniya ya a adi. Masalan, O‘zbekis onda jo iy e ilgan
“Raqamli sog‘liqni saqlash – 2030” s a egiyasi doi asida yu ak kasallikla ini
maso adan moni o ing qilish uchun mobil ilo ala a bulu li ma’lumo bazala idan
oydalanish aj ibala i ijobiy na ija be moqda.
Bi oq, aqamli exnologiyala ni amaliyo ga a biq e ishda bi qa o muammola ham
ma jud. A alo, ibbiyo xodimla ining aqamli sa odxonlik da ajasi hamda AI
exnologiyala idan oydalanish bo‘yicha ayyo ga ligi ye a li da ajada emas. Ay im
shi oko la aqamli izimla ni diagnos ika ja ayonida o‘liq ishonch bilan qo‘llay
olmaydi yoki ula ni aqa yo damchi osi a si a ida ko‘ adi. Shu sababli, sog‘liqni
saqlash sohasida ibbiyo xodimla i uchun maxsus aqamli kompe ensiya das u la ini
yo‘lga qo‘yish za u .
Yana bi dolza b masala – bu ma’lumo la max iyligi a kibe xa sizlik muammosidi .
Yu ak aoliya ini moni o ing qilu chi qu ilmala doimiy a ishda ka a hajmdagi
bio ibbiy ma’lumo la ni yig‘adi. Aga bu ma’lumo la ye a licha himoyalanmasa,
ula ning sizib chiqishi yoki no o‘g‘ i oydalanilishi xa i ma jud. Shu bois, aqamli
sog‘liq pla o mala ida ma’lumo la ni shi lash (enc yp ion), au en i ika siya a
oydalanu chi oziligi asosida ma’lumo almashinu i izimla ini jo iy e ish za u .
Shuningdek, ay im AI modella ining na ijala i algo i mik xa olikla u ayli no o‘g‘ i
ahlilga olib kelishi mumkin. Bu hola da, AI izimi o‘z-o‘zidan emas, balki shi oko
qa o la ini qo‘llab-qu a lo chi (decision-suppo ) osi a si a ida ishla ilishi lozim.
Ya’ni, inson nazo a i os ida ishlaydigan “gib id ibbiy model” (AI + shi oko )
diagnos ika aniqligini oshi ish bilan bi ga, mas’uliya ni mu ozana lash i adi.
Muhokama ja ayonida shuningdek shuni kuza ish mumkinki, aqamli exnologiyala ni
yu ak-qon omi kasallikla ida qo‘llash na aqa diagnos ikani yaxshilaydi, balki
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
307
p o ilak ik ibbiyo amoyilla ini ham mus ahkamlaydi. Sun’iy in ellek asosida ishlab
chiqilgan xa indekslash izimla i bemo ning yosh, BMI, qon bosimi, shaka miqdo i,
jismoniy aollik a oila iy anamnez kabi ko‘ sa kichla asosida yu ak xu uj eh imolini
p ognoz qiladi. Shu o qali shi oko la p o ilak ik cho a- adbi la ni shaxsga
moslash i ish imkoniga ega bo‘ladi.
Boshqa omondan, aqamli exnologiyala ni keng a biq e ish uchun in a uzilma a
ibbiy ma’lumo almashish s anda la i (HL7, FHIR) ni i ojlan i ish za u .
O‘zbekis on sha oi ida bu yo‘nalishda boshlangan ishla (masalan, elek on ibbiy
ka ala jo iy e ilishi) is iqbolli bo‘lsa-da, ula ni o‘liq in eg a siyalash uchun yagona
milliy ibbiy axbo o izimi shakllan i ilishi lozim.
Umuman olganda, adqiqo na ijala i shuni asdiqlaydiki, aqamli exnologiyala
yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlashda diagnos ika aniqligi, ibbiy ezko lik,
kasallikni nazo a qilish sama ado ligi a p o ilak ik yondashu ni sezila li da ajada
oshi adi. Shu bilan bi ga, ushbu exnologiyala ni jo iy e ish ja ayonida inson omili, e ik
me’yo la a xa sizlik s anda la ini e’ ibo ga olish za u .
Shu nuq ai naza dan, kelajakda “aqlli ka diologiya” (Sma Ca diology) izimla ini
ya a ish, AI-pedagogika asosida shi oko la ni ayyo lash, hamda yagona aqamli yu ak
saloma ligi pla o masini shakllan i ish is iqbolli yo‘nalishla si a ida ko‘ ilmoqda.
Xulosa
Yu ak-qon omi kasallikla ini e a aniqlashda aqamli exnologiyala , xususan sun’iy
in ellek (AI), elemedi sina, mobil sog‘liq (mHeal h) a ka a ma’lumo la (Big Da a)
ahlil izimla i muhim o‘ in u adi. Tadqiqo na ijala i shuni ko‘ sa diki, ushbu
exnologiyala yo damida kasallikla ning das labki bosqichini aniqlash, xa omilla ini
kuza ish a indi idual p o ilak ika s a egiyala ini ishlab chiqish imkoniya i sezila li
da ajada oshadi.
AI asosidagi ahlil izimla i yu ak i midagi o‘zga ishla ni yuqo i aniqlik bilan aniqlab,
shi oko ga e a ogohlan i ish be adi, bu esa yu ak xu ujla i a aso a la ini kamay i adi.
Telemedi sina a mobil moni o ing esa bemo la ni maso adan nazo a qilishni
a’minlab, shoshilinch ibbiy a alashu imkoniya la ini kengay i adi.
Shu bilan bi ga, aqamli exnologiyala ni sama ali jo iy e ish uchun ibbiyo
xodimla ining aqamli sa odxonligini oshi ish, ma’lumo la xa sizligini a’minlash
hamda AI algo i mla ini milliy ibbiy amaliyo ga moslash i ish za u .
Xulosa qilib ay ganda, aqamli exnologiyala yu ak-qon omi kasallikla ini e a
aniqlash, da olash si a ini oshi ish a sog‘lom u mush a zini a g‘ib e ishda
Vol.3 №11 (2025). No embe
Jou nal o E ec i e inno a i epublica ion.uz
Lea ning and Sus ainable Inno a ion
308
zamona iy ibbiyo ning eng is iqbolli yo‘nalishla idan bi i hisoblanadi. Ula ning
o‘g‘ i in eg a siyasi inson saloma ligini saqlash a o‘lim ko‘ sa kichini kamay i ishda
s a egik ahamiya kasb e adi.
Foydalanilgan adabiyo la
1. Wo ld Heal h O ganiza ion (WHO). Ca dio ascula Diseases (CVDs) Fac
Shee . Gene a, 2023.
2. Eu opean Socie y o Ca diology (ESC). A i icial In elligence in
Ca dio ascula Imaging and Diagnos ics: 2022 Guidelines. Eu opean Hea Jou nal,
Vol. 43, No. 15, 2022.
3. Rajpu ka , P., Hannun, A. Y., Haghpanahi, M., e al. Ca diologis -Le el
A hy hmia De ec ion and Classi ica ion in ECGs by a Deep Neu al Ne wo k. Na u e
Medicine, 25(1), 2019, pp. 65–69.
4. Topol, E. J. Deep Medicine: How A i icial In elligence Can Make Heal hca e
Human Again. Basic Books, New Yo k, 2019.
5. OECD. Heal h in he 21s Cen u y: Digi al Technology, AI and Heal h Sys ems.
Pa is: OECD Publishing, 2021.
6. Uzbekis on Respublikasi Sog‘liqni saqlash azi ligi. “Raqamli sog‘liqni
saqlash – 2030” konsepsiyasi. Toshken , 2022.
7. Ismoilo , S. M., Rasulo , N. M. Telemedi sina a aqamli sog‘liqni saqlash
exnologiyala ining i ojlanish is iqbolla i. Tibbiyo a inno a siyala ju nali, №4,
2023, 45–53-be la .
8. Дьяков, В. Н., и др. Применение искусственного интеллекта в
кардиологии: современные подходы и перспективы. Кардиология, Том 62, №9,
Москва, 2022, с. 23–31.
9. Ame ican Hea Associa ion (AHA). Machine Lea ning in Ca dio ascula
Medicine: Re iew and Fu u e Di ec ions. Ci cula ion Resea ch, 2023, Vol. 132(7), pp.
889–906.
10. Ka imo a, D. & Abduka imo , A. Sun’iy in ellek exnologiyala ining
ibbiyo da qo‘llanilishi: diagnos ika a ahlil imkoniya la i. Tibbiy axbo o a aqamli
inno a siyala , №2, 2024, 17–25-be la .
