ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ДИАГНОСТИКЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ЗАБОЛЕВАНИЙ.
PDF
DOI

Keywords

Искусственный интеллект, диагностика заболеваний, прогнозирование, радиология, кардиология, онкология, инфекционные заболевания, медицина, цифровая медицина, Узбекистан, диагностика, персонализированное лечение.

How to Cite

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ДИАГНОСТИКЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ЗАБОЛЕВАНИЙ. (2026). TECHNICAL SCIENCE RESEARCH IN UZBEKISTAN, 4(2), 114-119. https://universalpublishings.com/~niverta1/index.php/tsru/article/view/16891

Abstract

Развитие технологий в XXI веке открыло новые горизонты в медицине, где искусственный интеллект становится неотъемлемым инструментом диагностики, лечения и управления здоровьем населения. В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике и прогнозировании заболеваний. Приведены примеры успешного применения ИИ в радиологии, кардиологии, патологии и офтальмологии

PDF
DOI

References

1. 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. https://doi.org/10.1038/nature21056

2. McKinney, S. M., Sieniek, M., Godbole, V., et al. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature, 577(7788), 89–94. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6

3. Rajpurkar, P., Chen, E., Banerjee, O., et al. (2022). AI in healthcare: The impact and potential of deep learning. The Lancet, 399(10329), 1047–1059. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02208-5

4. Liu, Y., Chen, P. C., Krause, J., et al. (2019). How to Read Articles That Use Machine Learning: Users' Guides to the Medical Literature. JAMA, 322(18), 1755-1766. https://doi.org/10.1001/jama.2019.15124

5. Caruana, R., Gehrke, J., Koch, P., et al. (2020). A Comparison of Machine Learning Methods for Predicting Mortality in Heart Failure Patients. The Journal of the American Medical Association, 325(8), 763-771. https://doi.org/10.1001/jama.2020.0888

6. Jin, Y., Wei, H., Zhao, D., et al. (2021). Artificial Intelligence in COVID-19: Diagnosis, Treatment, and Prognosis. Journal of Clinical Medicine, 10(9), 1–14. https://doi.org/10.3390/jcm10091945

7. Rajpurkar, P., Ouyang, D., Yang, L., et al. (2022). Deep Learning for Healthcare: Review, Opportunities, and Challenges. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 69(5), 1425-1439. https://doi.org/10.1109/TBME.2022.3142302

8. Yoo, J., & Oh, H. (2020). AI-based Predictive Modeling for Early Diagnosis of Cancer. Nature Medicine, 26(12), 1004-1015. https://doi.org/10.1038/s41591-020-1039-3

9. Zhang, L., Chen, W., Ma, Q., et al. (2021). Application of AI-based Medical Imaging System in the Early Diagnosis of Retinal Diseases. Ophthalmology Journal, 142(4), 456-465. https://doi.org/10.1001/ophthalmol.2021.0095

10. Hinton, G., & LeCun, Y. (2018). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.