ERTA TUG‘ILISHNI OLDINI OLISHDA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARINING O‘RNI

Аннотация

В данной статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в перинатальной медицине, особенно их роль в профилактике преждевременных родов. Ключевые слова: Преждевременные роды, искусственный интеллект, перинатальная медицина, прогнозирование риска, машинное обучение, анализ ультразвуковых изображений, мониторинг в реальном времени, телемедицина. Erta tug‘ilish (preterm birth) — homilaning 37-haftaga yetmasdan tug‘ilishi bo‘lib, dunyo bo‘yicha neonatal o‘limlarning asosiy sababi hisoblanadi.Juda erta tug‘ilish 28 haftagacha bo‘lishi mumkin. Bunda chaqaloqning o‘pka, yurak, va asab tizimi to‘liq shakllanmagan bo‘ladi. Jahon sog‘liqni saqlash tashkiloti ma’lumotlariga ko‘ra, har yili millionlab chaqaloqlar erta tug‘ilish oqibatida hayotdan ko‘z yumadi yoki sog‘ligida jiddiy asoratlar bilan tug‘iladi. So‘nggi yillarda sun’iy intellekt texnologiyalarining rivojlanishi akusherlik va ginekologiyada diagnostika hamda profilaktika jarayonlarini yangi bosqichga olib chiqmoqda. SI yordamida katta hajmdagi klinik ma’lumotlarni qayta ishlash, xavf omillarini aniq prognoz qilish va individual yondashuvni shakllantirish mumkin bo‘lib qoldi. Erta tug‘ilishning asosiy xavf omillari SI dasturlarini yaratishda quyidagi omillar ko‘proq inobatga olinadi:  ona yoshining juda past yoki yuqori bo‘lishi;  homiladorlikdan oldingi surunkali kasalliklar;  infeksion jarayonlar;  bachadon bo‘yni yetishmovchiligi;  stress, noto‘g‘ri ovqatlanish, ijtimoiy sharoit;  ilgari erta tug‘ilish tarixi. 4 1 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2025 VOLUME 4 / ISSUE 12 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ Ushbu ko‘rsatkichlar bir-biri bilan bog‘liq bo‘lgani sababli, ularni aniq baholashda odatiy tahlil usullari ba’zan yetarli bo‘lmaydi. SI esa murakkab statistik aloqalarni ham tezda aniqlashi bilan ajralib turadi. Sun’iy intellekt yordamida xavfni prognoz qilish SI tizimlari katta hajmdagi elektron tibbiy ma’lumotlar bazalari (EMR), laborator ko‘rsatkichlar va UTT tasvirlarini analiz qilib, homiladorlikning erta tug‘ilish bilan tugashi ehtimolini aniqlaydi. Mashina o‘qitish algoritmlari quyidagilarni amalga oshiradi:  xavf guruhidagi bemorlarni aniqlash;  erta signal simptomlarini kuzatish;  individual profilaktika rejalarini shakllantirish. Masalan, neyron tarmoqlar bachadon bo‘yni uzunligi, homila o‘sish dinamikasi va onaning klinik ko‘rsatkichlarini solishtirib, preterm tug‘ilish ehtimolini an’anaviy usullarga nisbatan ancha aniq prognoz qilishi isbotlangan. Ultrasonografiya tasvirlarini avtomatik tahlil qilish SI asosidagi tasvirni qayta ishlash texnologiyalari quyidagi imkoniyatlarni beradi:  UTT tasvirlarida bachadon bo‘yni o‘zgarishlarini aniqlash;  homila rivojlanishidagi kechikishlarni erta bosqichda aniqlash;  amniotik suyuqlik miqdorini avtomatik o‘lchash;  plasenta holati va qon aylanishini tahlil qilish. Avtomatlashtirilgan UTT tahlili inson faktorining xatolarini kamaytiradi va diagnostikaning aniqligini oshiradi. Real vaqt monitoringi va mobil sog‘liq (mHealth) tizimlari Bugungi kunda SI asosida ishlaydigan mobil ilovalar homilador ayollarga quyidagi xizmatlarni taqdim etmoqda:  yurak urishi, qon bosimi, tana harorati kabi ko‘rsatkichlarni kuzatish;  xatar belgilarini aniqlab, shifokorga avtomatik xabar yuborish;  tavsiya va profilaktik choralarni taqdim etish;  homiladorlik holati bo‘yicha statistik monitoring. Real vaqt monitoringi shifokorlarga erta tug‘ilish xavfini o‘z vaqtida aniqlash imkonini beradi. SI texnologiyalarini joriy etishning afzalliklari  tashxis qo‘yish aniqligi ortadi;  erta ogohlantirish tizimlari orqali onalar xavfsizligi ta’minlanadi;  tibbiy xodimlar yuklamasi kamayadi;  homiladorlik jarayoni doimiy nazorat ostida bo‘ladi;  resurslar tejaladi va tibbiy xizmat sifatini oshiradi. Sun’iy intellektga asoslangan prognoz modellarini yaratish jarayoni SI yordamida erta tug‘ilish xavfini oldindan baholash uchun maxsus prognoz modellar yaratiladi. Bunday modellar quyidagi bosqichlarda shakllantiriladi: 1. Ma’lumotlarni to‘plash – homilador ayollar klinik ko‘rsatkichlari, UTT natijalari, laborator tahlillar, hayot tarzi, psixologik holati va boshqa omillar haqida ma’lumot yig‘iladi. 4 2 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2025 VOLUME 4 / ISSUE 12 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ 2. Ma’lumotlarni tozalash va standartlashtirish – noto‘g‘ri yoki to‘liq bo‘lmagan ma’lumotlar chiqarib tashlanadi, qolganlari yagona formatga keltiriladi. 3. Modelni o‘qitish – mashina o‘qitish algoritmlari yordamida erta tug‘ilish xavfini prognoz qiluvchi matematik model yaratiladi. 4. Modelni sinovdan o‘tkazish – model real bemorlar ma’lumotlari asosida tekshiriladi va aniqligi baholanadi. 5. Amaliyotga joriy etish – shifokorlar ushbu tizimdan foydalanib, xavf guruhidagi bemorlarni erta aniqlashlari mumkin bo‘ladi. Ushbu jarayon SI tizimlarining yuqori ishonchliligi va diagnostik aniqligini ta’minlaydi. Telemeditsina va SI