Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot (SIRI 2025)

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 EKG apparatlarining dasturiy ta’minotida avtomatik sozlash jarayonlarini amalga oshirish. 4. Anomaliya aniqlash algoritmlari (Anomaly Detection Algorithms). Nosozliklarni oldindan aniqlash va dasturiy ta’minotdagi xatolarni aniqlash uchun ishlatiladi. Foydalanish sohalari: Dasturiy ta’minotda yuzaga keladigan xatolarni avtomatik ravishda aniqlash va bartaraf etish. EKG apparatlarining texnik ishlashini baholash. 1. Mustaqil o‘rganish (Reinforcement Learning). Dasturiy optimallashtirish va o‘z-o‘zini sozlash tizimlarini ishlab chiqishda qo‘llaniladi. ta’minotni Foydalanish sohalari: EKG dasturlarining ishlash samaradorligini oshirish. Signalni real vaqt rejimida optimallashtirish. Misollar va amaliyotdagi qo‘llanilishi. Google AI & DeepMind: Yurak kasalliklarini tashxislash uchun chuqur o‘rganish modellarini ishlab chiqmoqda. PhysioNet Challenge: EKG signal tahlili uchun sun’iy intellekt algoritmlarini ishlab chiqish bo‘yicha ilmiy loyihalar o‘tkazilmoqda. IBM Watson Health: Yurak EKG tahlilini avtomatlashtirish va optimallashtirish uchun ishlatilmoqda. Mashina o‘rganish (Machine Learning, ML) algoritmlari Mashina o‘rganish usullari EKG signallarini aniqlash, klassifikatsiya qilish va yurak kasalliklarini tashxislashda samarali qo‘llaniladi. Mashhur ML algoritmlari: Random Forest (RF):Yurak ritmi buzilishlarini tasniflash. Support Vector Machine (SVM):Normal va patologik yurak urishlarini ajratish. K-Nearest Neighbors (KNN): Yurak kasalliklarini klassifikatsiya qilish. Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM): EKG signalining xususiyatlarini chuqur o‘rganish. Foydalanish sohasi: Yurak aritmiyalarini aniqlash. Normal va patologik EKG signallarini ajratish. Yurak yetishmovchiligi va ishemiya belgilarini aniqlash. 2. Chuqur o‘rganish (Deep Learning, DL). Chuqur o‘rganish texnologiyalari katta hajmdagi EKG ma’lumotlarini o‘rganish va avtomatik diagnostika qilish uchun . Mashhur DL algoritmlari: Convolutional Neural Networks (CNN): EKG signallaridan xususiyatlarni avtomatik chiqarib tashxis qo‘yish. 881

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM, GRU): Vaqt ketma-ketligini o‘rganish orqali yurak ritmini tahlil qilish. Transformer-based kontekstual tahlil qilish. models (ekg., ECG-BERT): Murakkab EKG signallarini Foydalanish sohasi: Yurak xuruji (infarkt) xavfiishlatiladini oldindan bashorat qilish. Atrial fibrillatsiya (AFib) va boshqa yurak kasalliklarini aniqlash. Yurakning elektr faolligini model qilish. 3. Anomaliya aniqlash algoritmlari (Anomaly Detection Algorithms). Bu algoritmlar normal yurak ritmidan chetga chiqishlarni aniqlash va oldindan ogohlantirish uchun ishlatiladi. Mashhur algoritmlar: 1. Autoencoders: EKG signalidagi anomaliyalarni aniqlash. 2. One-Class SVM: Anormal yurak ritmini normaldan ajratish. 3. Isolation Forest: Kam uchraydigan yurak kasalliklarini aniqlash. Foydalanish sohasi: Yurak ritm buzilishlarini erta aniqlash. Kam uchraydigan kasalliklarni avtomatik tahlil qilish. 4. Reinforcement Learning (Mustaqil o‘rganish). Yurak signalini real vaqt rejimida optimallashtirish va tibbiy qarorlarni avtomatlashtirish uchun ishlatiladi. Foydalanish sohasi: Yurak signalini avtomatik tozalash va qayta ishlash. Optimal tashxis qo‘yish strategiyalarini o‘rganish. 5. Sun’iy intellekt asosida ishlaydigan dasturlar va platformalar. 1. Google AI – DeepMind. Yurak kasalliklarini oldindan bashorat qilish uchun ishlatiladigan chuqur o‘rganish tizimlarini ishlab chiqmoqda. 2. IBM Watson Health. Yurak yetishmovchiligi va aritmiyalarni tahlil qilish uchun ishlatiladi. 3. Philips IntelliSpace AI. EKG va yurak diagnostikasini avtomatlashtirish uchun AI dasturlarini ishlab chiqadi. 4. AliveCor KardiaAI. Atrial fibrillatsiya va yurak aritmiyalarini aniqlash uchun mobil ilova asosida ishlaydi. 5. PhysioNet Challenge AI Model. Har yili EKG signallarini avtomatik tahlil qilish bo‘yicha AI musobaqalarini o‘tkazadi. Tibbiyotda sun’iy intellekt asosidagi EKG tahlil tizimlari yurak kasalliklarini erta aniqlash, tibbiy tashxisni avtomatlashtirish va aniq prognozlar berish** imkonini yaratmoqda. Chuqur o‘rganish, mashina o‘rganish va anomaliya aniqlash algoritmlari EKG signallarining tahlil jarayonlarini optimallashtirib, shifokorlar uchun samarali yordamchi vositaga aylanmoqda. 882

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 EKG qurilmasining to‘g‘ri ishlashini tekshirish va signal sifatini nazorat qilish uchun **sun’iy intellekt (SI) algoritmlarini ishlatiladi. SI ni signal shovqinlarini aniqlash, noto‘g‘ri ishlayotgan elektrodlarga tashxis qo‘yish va dasturiy ta’minot xatolarini tekshirish imkonini beradi. Quyida ushbu jarayonda ishlatiladigan asosiy SI texnologiyalari keltirilgan. 1. Anomaliya aniqlash algoritmlari (Anomaly Detection Algorithms). Bu algoritmlar normal EKG signalidan og‘ishlarni avtomatik ravishda aniqlaydi va qurilmaning noto‘g‘ri ishlashiga sabab bo‘lishi mumkin bo‘lgan muammolarni bildiradi. Mashhur modellar: 1. Autoencoders – EKG signalidagi normal va anomal holatlarni farqlaydi. 2. One-Class SVM (Support Vector Machine) – Anomal yurak ritmlarini aniqlash. 3. Isolation Forest – EKG signallaridagi shovqin va noto‘g‘ri o‘lchovlarni topish. Foydalanish sohasi: Elektrodlardagi noto‘g‘ri ulanishlarni aniqlash. Qurilma noto‘g‘ri signal uzatayotganligini tekshirish. Noto‘g‘ri kalibrovka yoki signal buzilishlarini topish. 2. Chuqur o‘rganish (Deep Learning, DL) asosidagi signal tekshirish. DL algoritmlari EKG signallarini o‘rganib, noto‘g‘ri ishlashga sabab bo‘luvchi xatolarni aniqlash uchun ishlatiladi. Mashhur modellar: 1. Convolutional Neural Networks (CNN) – EKG signallarini avtomatik qayta ishlash va shovqinlarni aniqlash. 2. Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM, GRU)– Vaqt ketma-ketligi bo‘yicha yurak signallarining o‘zgarishini tahlil qilish. 3. Transformer-based AI Models (ekg., ECG-BERT)– Murakkab EKG xatolarini aniqlash. Foydalanish sohasi: Qurilmadan noto‘g‘ri signal kelayotganini aniqlash. EKG signallarini tozalash va qayta ishlash. Yurak ritmidagi normal va anormal holatlarni ajratish. 3. Shovqin va artefaktlarni aniqlash algoritmlari. EKG signallari elektrodlar noto‘g‘ri joylashishi, harakat artefaktlari yoki elektromagnit shovqinlar tufayli buzilishi mumkin. SI ushbu muammolarni avtomatik ravishda aniqlaydi va signalni tozalash. Elektrokardiogrammaga (EKG) Texnik xizmat ko‘rsatish va ta’mirlash uchun sun’iy intellekt texnologiyalari. Elektrokardiogramma (EKG) qurilmalarining uzluksiz ishlashi bemorlarning yurak faoliyatini aniq tahlil qilish uchun muhimdir. Sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari EKG qurilmalariga **texnik xizmat ko‘rsatish, nosozliklarni aniqlash va ta’mirlash jarayonlarini avtomatlashtirish** uchun samarali echimlarni taklif etadi. Quyida ushbu sohada ishlatiladigan SI texnologiyalari va ularning funksiyalari yoritilgan. 883

SIRI-2025 Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot 1. Predictive Maintenance (Bashoratli Texnik Xizmat). Bashoratli texnik xizmat SI algoritmlari orqali **EKG qurilmalarining ishlash holatini doimiy kuzatish, nosozliklarni oldindan aniqlash va ta’mirlash jarayonlarini rejalashtirish** imkonini beradi. Mashhur modellar: 1. Machine Learning (ML) regression modellari– Qurilmalarning nosozlikka uchrash ehtimolini oldindan bashorat qiladi. 2. Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM) – Qurilmaning ishlash holatiga doir vaqt ketma-ketliklarini tahlil qilib, nosozliklarni aniqlaydi. 3. Autoencoders– Normal va anormal qurilma ishlash holatlarini farqlash orqali texnik muammolarni aniqlaydi. Foydalanish sohasi: Qurilma ish faoliyatini doimiy nazorat qilish. Elektrodlardagi signal sifati buzilishlarini erta aniqlash. Qurilmaga rejalashtirilgan texnik xizmat muddatlarini belgilash. 2. Nosozliklarni aniqlash va avtomatik diagnostika. EKG qurilmalaridagi apparat va dasturiy ta’minot muammolarini avtomatik aniqlash va diagnostika qilish uchun ishlatiladi. Mashhur texnologiyalar: 1. Convolutional Neural Networks (CNN) – Qurilmaning sensor va elektrodlari ishlashini avtomatik tekshiradi. 2. Support Vector Machine (SVM)– Qurilma signallarida anomaliyalarni aniqlash. 3. Bayesian Networks– EKG qurilmalaridagi texnik muammolarni aniqlash va tashxis qo‘yish. Foydalanish sohasi: Elektrodlardagi aloqa uzilishlarini aniqlash. Dasturiy ta’minotdagi xatolarni tekshirish. Qurilma komponentlarining ishlash muddatini optimallashtirish. 3. Avtomatik ta’mirlash tizimlari. Sun’iy intellekt asosida EKG qurilmalarining ba’zi komponentlarini avtomatik sozlash va ta’mirlash mumkin. Mashhur texnologiyalar: 1. Reinforcement Learning (Mustaqil o‘rganish) – Qurilmaning samaradorligini oshirish uchun o‘z-o‘zini sozlash algoritmlaridan foydalanadi. ishlash 2. Expert Systems (Ekspert Tizimlar)– Qurilmaning buzilgan qismlarini aniqlash va ta’mirlash bo‘yicha tavsiyalar berish. Foydalanish sohasi: Qurilmaning kalibrovkasini avtomatik amalga oshirish. Elektrodlardagi muammolarni avtomatik tuzatish. Qurilma dasturiy ta’minotini o‘z-o‘zidan yangilash va sozlash. 884

Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot SIRI-2025 4. IoT (Internet of Things) va Sun’iy Intellekt Integratsiyasi. IoT texnologiyalari yordamida EKG qurilmalari doimiy monitoring qilinib, sun’iy intellekt orqali real vaqt rejimida nosozliklar haqida ma’lumot beriladi. Mashhur texnologiyalar: 1. Edge AI– Qurilma ustida SI ishlov berib, real vaqt rejimida texnik xizmat haqida signal beradi. 2. Cloud-based AI – Qurilmaning ishlash holati bulutli serverlarda tahlil qilinadi va shifokorlarga xabar beriladi. Foydalanish sohasi: Uzoqdan monitoring qilish va masofaviy diagnostika. Qurilmaning ishlash holati haqida tibbiyot muassasalariga avtomatik hisobot berish. Qurilma nosozligi haqida xizmat ko‘rsatuvchi muhandislarga avtomatik signal yuborish. Xulosa Sun’iy intellekt texnologiyalari EKG qurilmalariga bashoratli texnik xizmat ko‘rsatish, nosozliklarni erta aniqlash, avtomatik diagnostika va ta’mirlash jarayonlarini avtomatlashtirishni imkonini beradi. Bu esa qurilmalarning uzluksiz ishlashini ta’minlash va yurak kasalliklarini aniqlash jarayonining aniqligini oshirish imkonini yaratadi. Sun’iy intellektning EKG texnologiyalarini sozlash, texnik xizmat ko‘rsatish va dasturiy ta’minotining ishlashini tekshirish jarayonlarida qo‘llanilishi tibbiyot muassasalarida diagnostika ishonchliligini oshirishga xizmat qiladi. SI yordamida nosozliklarni erta aniqlash, avtomatik monitoring va dasturiy ta’minotni optimallashtirish orqali qurilmalarning uzluksiz ishlashini ta’minlash mumkin. Kelajakda SI asosidagi texnologiyalar EKG apparatlarining yanada samarali va ishonchli ishlashini ta’minlaydi. Adabiyotlar 1. Ribeiro, A. H.et al. (2020). Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network. Nature Communications, 11(1), 1760. 2. Hannun, A. Y. et al. (2019). Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network. Nature Medicine, 25(1), 65-69. 3. Rajpurkar, P.et al. (2017). Cardiologist-level arrhythmia detection with convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1707.01836. 4. Attia, Z. I., et al. (2019). An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of atrial fibrillation during sinus rhythm. *Nature Medicine*, 25(1), 70-74. 5. Tibbiy qurilmalarga sun’iy intellekt asosida texnik xizmat ko‘rsatish. Journal of Biomedical Engineering, 2022. 885

UNIVERSITY OF MANAGEMENT AND FUTURE TECHNOLOGIES UMFT.UZ 55 520 88 88