SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA TASHXISLASH TIZIMINING TUZILISHI
Авторы
Ключевые слова: генетический профиль, биометрическая информация, нормализация значений, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, рекуррентные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, разделение набора признаков
Аннотация
Библиографические ссылки
1. Esteva A., Kuprel B., Novoa R. A., Ko, J., Swetter S. M., Blau, H. M., & Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639), 2017. –Р. 115–118.
2. Rajpurkar P., Irvin, J., Zhu, K., Yang, B., Mehta, H., Duan, T., ... & Lungren M.P. 2017. CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning. arXiv preprint arXiv:1711.05225.
3. Aytmuratov B.Sh., Nurimov P.B., Yesbergenov H.S., Analysis of X-Ray images using artificial intelligence algorithms for medical diagnostics, Science and Education in Karakalpakstan. 2024 № 2/2 ISSN 2181-9203.
4. Nurimov P.B, Yesbergenov H.S, Tibbiyotda sun’iy intellekt texnologiyalarini qo‘llash, Raqamli texnologiyalarning iqtisodiyot va ta’limdagi o‘rni mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy anjumani ma’ruzalar to‘plami I tom, Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali, 316-324-b. 2024.
5. Rivera S.C, Guidelines for clinical trial protocols for interventions involving artificial intelligence: the SPIRIT-AI extension, Nature Medicine, Vol. 26, -P. 1351-1363. 2020.
6. Litjens G., Kooi, T., Bejnordi, B. E., Setio, A. A.,. A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis, 2017. –Р. 42, 60-88.
7. Topol E.J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 2019.