Tibbiy tasvirlarni tahlil qilishda bulutli hisoblash va data mining texnologiyalari integratsiyasi

Annotatsiya

Zamonaviy tibbiyotda raqamli vizualizatsiya usullari (MRT, KT, Rentgen) natijasida hosil bo‘ladigan ma'lumotlar hajmi keskin ortib bormoqda. Ushbu katta hajmdagi vizual ma'lumotlarni (Big Data) an'anaviy usullarda saqlash va mutaxassislar tomonidan qo‘lda tahlil qilish ko‘p vaqt talab etadi hamda lokal kompyuter tizimlariga yuqori hisoblash yuklamasini yuklaydi. Mazkur maqolada tibbiy tasvirlarni avtomatik diagnostika qilish samaradorligini oshirish maqsadida Ma'lumotlarni Intellektual Tahlili (Data Mining) algoritmlari va Bulutli Hisoblash (Cloud Computing) texnologiyalarini integratsiya qilish masalalari tadqiq qilingan.

Tadqiqotda tasvirlardagi patologik o‘zgarishlarni aniqlash va tasniflash (classification) uchun chuqur o‘qitish (Deep Learning) va Data Mining usullaridan foydalanish taklif etilgan. Shu bilan birga, ushbu murakkab algoritmlarning ishlash tezligini ta'minlash va ma'lumotlarni markazlashgan holda xavfsiz saqlash uchun SaaS (Software as a Service) modeli asosidagi bulutli arxitektura ishlab chiqilgan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, taklif etilayotgan yondashuv tibbiy muassasalarning qimmatbaho server uskunalariga bo‘lgan xarajatlarini (TCO) kamaytiradi, tashxis qo‘yish jarayonini tezlashtiradi va hududlardan qat'i nazar masofaviy tibbiy xizmatlarni amalga oshirish imkoniyatini yaratadi.

Kalit so‘zlar: Data Mining, Bulutli hisoblash (Cloud Computing), Tibbiy tasvirlar tahlili, Chuqur o‘qitish (Deep Learning), SaaS, Big Data, Telemeditsina, Neyron tarmoqlar.