Tibbiyotdagi taraqqiyot 2026 yilgacha: genetik tahrirlash va sunʼiy intellektni qoʻllash

Oʻzbekistonda sogʻliqni saqlash sohasida sunʼiy intellekt texnologiyalaridan foydalanish oshiriladi. Keyingi yildan boshlab, kardiologiya, hepatologiya, oftalmologiya va gematologiyada AI asosidagi oʻn ta dasta ishga tushiriladi.

Prezident Shavkat Mirziyoyev tibbiyot va farmatsevtika sektori xodimlari bilan uchrashuvda yangi yechimlarni joriy etish haqida eʼlon qildi. Ushbu tizimlar bemorlarning holatini masofadan monitoring qilish, nutq xususiyatlari boʻyicha kasalliklarni aniqlash va dorivor vositalarning xavfsizligini nazorat qilish imkonini beradi. Bu kengaytirish sogʻliqni saqlashda AI qoʻllanilish sohasini oshirib, shifokorlarni zamonaviy texnologiyalardan faolroq foydalanishga undaydi.

Raqamli tibbiyot sohasidagi tanlovlar va ragʻbatlantirish

Taqdim etilgan har bir sohada «Eng yaxshi IT operatori» va «Eng yaxshi raqamli tibbiyot shifokori»ni aniqlashga qaratilgan tanlovlar tashkil etiladi. Bu musobaqalarning gʻoliblari 100 million soʻm miqdoridagi mukofotni oladilar.

Davlat rahbari avvalroq maʼlum qilgan edi, keyingi yildan boshlab Oʻzbekistondagi tibbiyot xodimlarining hududiy bosqichdagi tanlov gʻoliblari elektromobillar bilan mukofotlanadi. Joriy yilda tanlovlar birinchi marta oʻtkazilmoqda va gʻoliblar uchun mukofot fondi 30 million soʻm ni tashkil etsa-da, kelajak yildan boshlab motivatsion ragʻbatlantirishlar kuchaytirilishi nazarda tutilmoqda.

Sunʼiy intellekt (SI) Oʻrta maktab milliy imtihoni (Enem)ga tayyorgarlik koʻrishda potentsial yordamchi sifatida namoyon boʻlib, talabalarga mavzularni koʻrib chiqish, sinovlar tuzish va zaif tomonlarni aniqlashda yordam beradi. Biroq, mutaxassislar ushbu vositalar tomonidan taqdim etilgan maʼlumotlarni ishonchli hisoblangan manbalardan tekshirish zarurligini taʼkidlaydilar.

Uninassau Teresina kompaniyasi Kompyuter fanlari va Tizimlar tahlili va ishlab chiqish kurslari koordinatori Vinícius Gonçalves shuni taklif qiladiki, samarali yondashuv SI tomonidan yaratilgan javoblarni yoʻnaltirish uchun Enemning avvalgi nashrlaridan foydalanishdir. U tushuntirdi: talabalar uchun eng yaxshi taktika, ayniqsa savollar yaratayotganda, avvalgi imtihon namunalarini sunʼiy intellektga kiritib, unga yangi savollarni faqat shu maʼlumotlarga asoslashni koʻrsatishdan iborat.

Bu metodologiya ishtirokchilarga avvalgi yillarda baholanadigan mashqlarni soʻrash va imtihonda takrorlanadigan mavzularni koʻrib chiqish imkonini beradi.

Kontentni koʻrib chiqishda SI dan qanday foydalanish kerak

Texnologiya xulosalar, ong xaritalari va sinovlar yaratish, shuningdek, tushunchaviy savollarni tushuntirish uchun ishlatilishi mumkin. Talabalar ham aniq mavzular boʻyicha savollar soʻrash va oʻqish jarayonida oʻz taraqqiyotini kuzatib borish imkoniyatiga ega. Viníciusning aytishicha, oʻrganishni moslashtirish doimiy natijalarni kuzatishga bogʻliq. Talaba turli vazifalardagi toʻgʻri javoblari va qiyinchiliklarini qayd etish orqali keyingi koʻrib chiqish fokuslarini belgilashi mumkin.

Biroq, professor SI vositalari notoʻgʻri yoki ixtiro qilingan maʼlumotlar ishlab chiqarishi mumkinligini, bu SI ning «halusinatsiyasi» deb nomlanadigan hodisa ekanligini ogohlantiradi. Shu sababli, u talabalarga har doim javoblarni tasdiqlash va maʼlumotlarning kelib chiqishini tasdiqlash uchun manbalarni talab qilishni maslahatlar beradi. U yoʻnaltirib berdi: «Oddiy, har doim manbani soʻrang. Agar sizga kam norozilik keltirgan javobni koʻrsangiz yoki sizda oʻquv materialingiz boʻlsa va SI aytayotgan narsa oʻquv materialiga mos kelmasa, undan manbani aniqlashni soʻrang, chunki shu tariqa siz bu maʼlumot qayerdan kelayotganini tasdiqlashingiz mumkin».

Asosiy tavsiya – olingan javoblarni rasmiy materiallar va ishonchli kalitlar bilan solishtirishdir, chunki SI savollarni tushuntirishga yordam beradi, ammo uni mutlaq ishonchli maʼlumot manbai sifatida koʻrmaslik kerak.

Enemdan oldingi yakuniy bosqichlarda ehtiyot choralari

Enemga tayyorgarlikning oxirgi bosqichida professor mashqlar yechishga ustuvorlik berishni, barcha yangi kontent hajmlarini bir vaqtning oʻzida singdirishga urinishdan voz kechishni maslahatlar beradi. Bu davrda SI avvalgi imtihonlar asosida mashqlar yaratishda foydali boʻlishi mumkin, bu esa nomzodlarga baholash tuzilmasiga oʻrganishga yordam beradi.

Vinícius taʼkidlaydiki, muntazam amaliyot talabaga baholash talablarining standartlarini aniqlashga va savollarni hal qilish uchun samarali usullar ishlab chiqishga yordam beradi. Ushbu vosita shuningdek, imtihonda tez-tez koʻriladigan mavzular uchun yangi ssenariylarni taqdim etish qobiliyatiga ega. Biroq, rahbar texnologiyadan foydalanish talabaning tanqidiy fikrlashini almashtirmasligi kerakligini ogohlantiradi. Agar u faqat tayyor yechimlarni berish uchun ishlatilsa, SI bogʻliqlikni ragʻbatlantirishi va mustaqillik rivojlanishiga zarar yetkazishi mumkin.

U ogohlantirdi: «Siz uni vosita emas, balki tirnoqka aylantirishingiz mumkin, bunda talaba sunʼiy intellektning javoblariga butunlay bogʻliq boʻladi».

Shunday qilib, yoʻriqnoma shundaki, talaba avvalo vositaga murojaat qilishdan oldin mashqlarni hal qilishga harakat qilishi va keyin javoblarni xavfsiz manbalarda tekshirishi kerak. Bu yoʻl bilan SI oʻrganishga yordam beruvchi sifatida harakat qiladi, Enem uchun zarur boʻlgan harakat va amaliyotdan voz kechmasdan.

Startaplar Hindistonda tibbiyot xizmatlarini yaxshilash uchun yechimlar ishlab chiqmoqda, shu jumladan kasalliklarni erta aniqlash va masofaviy monitoring kabi vositalar, ular mahalliy tibbiyot xodimlari yanada asosli qarorlar qabul qilishga yordam beradi. Biroq, asosiy qiyinchilik bu texnologiyalarni Hindistonning mavjud jamoat sogʻligʻi tizimiga integratsiya qilish va ularning mavjudligini taʼminlashdir.

TechSparks 2026 tadbirida Dr. Gita Mandjunat, Niramai Health Analytix asoschisi va Bosh ijrochi direktori; Debraj Banerjee, global texnologik investor va Fundamentum Frontier Advisors ning global hamkori; va Shekhar Sivasubramanian, Wadhwani AI rahbari sogʻliqni saqlash sohasidagi innovatsiyalar va sunʼiy intellektning roli, shuningdek, nima uchun istiqbolli ishlab chiqilgan mahsulotlar koʻpincha keng joriy etilmayotganligi sabablarini muhokama qildi.

Panel ishtirokchilari fikricha, startaplar uchta oʻzaro bogʻliq muammo bilan duch kelmoqda: chuqur klinik tekshiruv zarurati, amaldagi jamoat sogʻligʻi infratuzilmasi bilan integratsiya va Hindistonning xilma-xil sogʻliqni saqlash ekotizimi boʻylab yechimlarni kengaytirish uchun sarmoya sabriga ehtiyoj.

Wadhwani AI rahbari Shekhar Sivasubramanian «tizimda boʻshliqlar yoʻq» deb taʼkidlab, innovatsionlarga ularni toʻsiq sifatida emas, balki real cheklovlar hisobga olingan yechimlar yaratishni oʻrganish kerakligini aytdi. U ishlab chiquvchilar internet aloqasining beqarorligi, maʼlumotlarning toʻliqligi va turli tillarda hamda turli madaniy kontekstlarda ishlash zaruriyati kabi real holatlarni hisobga olishlari kerakligini taʼkidladi.

Gita Mandjunat texnologiyalarni qabul qilishga toʻsqinlik qiluvchi asosiy toʻsiqlardan biri mahsulotni tez yaratishga klinik tekshiruv ustuvorlik berish moyilligi ekanligini qayd etdi. Garchi AI vositalari tayyor maʼlumotlar toʻplamlari yordamida bir necha kun ichida yaratilishi mumkin boʻlsa-da, laboratoriyada yaxshi ishlaydigan model haqiqiy tibbiy amaliyotda ishonchli natijalarni kafolatlamaydi.

U izoh berdi: «Masala modelni yaratishingizda emas. Haqiqiy muammo algoritmingiz real odamlarda ishlayotganini koʻrishdir». Birinchi baholash uchun kasalxonalar mavjud maʼlumotlariga asoslangan retrospektiv tadqiqotlardan foydalanish mumkin, ammo prospektiv tadqiqotlar texnologiyani jonli klinik sharoitda sinovdan oʻtkazadi, uning prognozlari davolaga taʼsir qilmasligini taʼminlaydi, soʻngra natijalarni belgilangan klinik maʼlumotlar bilan solishtiradi.

Biroq, Mandjunat qoʻshimcha qildi, hatto bu bosqichlar ham jamoat sogʻligʻiga joriy etish uchun yetarli boʻlmasligi mumkin. Kasalxonada sinovdan oʻtkazilgan texnologiya, u moʻljallangan joylarda, shu jumladan cheklangan diagnostika infratuzilmasiga ega qishloq hududlarida ham baholanishi kerak. Texnologiyani kengroq qoʻllash uchun tavsiya qilishdan oldin, amalga oshirish xarajatlari, joylashtirish imkoniyati va klinik samaradorlikni hisobga olish zarur. U «sogʻliqni saqlash koʻproq sabr talab qiladi» deb yakunladi va asoschilar mustahkamlik va uzoq muddatli sodiqlikni talab qilishini bildirdi.

Klinik tekshiruvdan tashqari, yangi texnologiyalarni mavjud davlat tizimlariga kiritish katta muammolardan biri boʻlib qolmoqda. Wadhwani AI dan Sivasubramanian jamoat sogʻligʻi sohasida faoliyat yurituvchi kompaniyalarga markaziy va davlat organlari tomonidan ishlatiladigan tizimlarni tushunishni maslahat berdi. Uning tashkiloti 17 ta shtatdagi sogʻliqni saqlash ofislari joylashgan jamoalarga ega, bu ofislarda besh-oltib kishilik guruhlari ishlaydi.

Bunday yondashuv zarur, chunki texnologiyani joriy etish faqat funksional mahsulotni ishlab chiqishdan koʻproq narsani talab qiladi. Jamoalar foydalanuvchilarni oʻrgatishi, mahalliy talablarni tushunishi va oʻz yechimlarini mavjud ish jarayonlariga moslashtirishi kerak. U har bir ilova birinchi darajali tibbiyot xizmatlari infratuzilmasi bilan integratsiya talab qilishini taʼkidladi. Sivasubramanian Hindistonda taxminan 150 000 ta birinchi darajali tibbiyot markazi borligini va innovatsionlar bunday miqyosda ishlashga tayyor boʻlishi kerakligini qayd etdi. Sabr, qatʼiyat va yetarli moliyaviy resurslarsiz kompaniya yarim yoʻlda toʻxtashi, umidsizlikka succa tushishi va loyihadan voz kechishi mumkin. U davlat xodimlarining ushbu yechimlarni joriy etishini, innovatsionlar esa fasilitator rolini oʻynashini va texnologik kompaniyalar oʻzgarishlarni oʻzlari amalga oshira oladi deb faraz qilmasdan, ular bilan ishlashi kerakligini qoʻshimcha qildi.

Tibbiyot texnologiyalari yetarli darajada xizmat koʻrmaydigan aholi qatlamlariga yetib borishi uchun ularning dizayni mavjudligi va qabul qilinishi kerakligini nazarda tutishi lozim. Gita Mandjunat Niramai ning sutkanda saratonni skanerlash texnologiyasini misol keltirdi. Kompaniya sutkanda saraton xavfini gipertermik tasvir va AI yordamida minimal inqirozli skanerlash jarayoni orqali baholaydi. Kompaniyaning maqsadi skanerlash xarajatlarini miqyosda 50 rupiyadan past darajaga tushirishdir. Ushbu texnologiya shuningdek, ayollarning tekshiruvdan oʻtishiga toʻsqinlik qiluvchi noqulayliklar, jismoniy aloqa yoki koʻkrakni siqishni talab qiladigan protseduralar kabi toʻsiqlarni bartaraf etish uchun ishlab chiqilgan.

Mandjunat jamoat sogʻligʻida AI ni muvaffaqiyatli joriy etish uchun asosiy talablar sifatida mavjudlik, qabul qilinish, maqbul boʻlish va aniqlikni belgiladi. Natijalarning oʻz vaqtida kelishi va aniq javobgarlik ham muhim. Investorlar uchun vazifa texnologiyaning ishlayotganligini aniqlashdan tashqari; ular biznesning tartibga solish tasdiqlaridan oʻtish, moliyaviy talablarni bajarish va mijozlarni jalb qilish murakkabliklari bilan kurashish qobiliyatini baholashi kerak.

Fundamental Frontier Advisors ning hamkori Debraj Banerjee yuqori texnologiyali kompaniyalarning mahsulotni ishlab chiqishdan tijoratlashtirishga oʻtishni qoʻllab-quvvatlovchi ekotizimga muhtoj ekanligini taʼkidladi. U «tibbiy innovatsiyalarni kengaytirish uchun bitta formulasi yoʻq» deb taʼkidladi. AI asosidagi mahsulotlarni baholashda, uning asosiy tamoyillari va mahsulotga qanchalik qoʻllanilishi mumkinligi koʻriladi. Mahsulot toʻgʻri segmentlangan, tegishli tizimga integratsiya qilingan va mahalliy tilga moslashtirilgan boʻlishi kerak. Bu omillar sarmoyalar muvaffaqiyat ehtimolini baholashga yordam beradi.

Banerjee shuningdek, ventura kapitali butun ekotizimning faqat bir qismi ekanligini va tibbiyot xizmatlari yetkazib beruvchilari, tartibga soluvchilar, investorlar va tijorat hamkorlari keng tarmoqining rivojlanishi kerakligini taʼkidladi. Uning fikricha, kengroq muammo nafaqat eng yaxshi texnologiyani yaratish, balki uni foydalanuvchilarga yetkazib beradigan tizimlarni qurishdir.

Niramai uchun imkoniyatlar Hindiston chegaralaridan tashqariga choʻzilib ketmoqda, chunki kompaniya taxminan yetti yuz ming ayolni skanerladi va texnologiyasiga kirishni kengaytirish ustida ishlamoqda. Gita Mandjunat kompaniyaning maqsadi har bir ayolni qamrab olish ekanligini bildirib, buning bir necha yillar davomida barqaror saʼy-harakatlar talab qilinishini tan oladi. Kompaniya xalqaro bozorlarga ham chiqdi. Xuddi shu texnologiya sogʻliqni saqlash tizimlari xarajatlarni boshqarish usullarini izlayotgan rivojlangan bozorlarda ham dolzarb boʻlishi mumkin. Niramai AQShda uning yechimidan foydalanadigan oltita markazga ega va AQSh FDA tomonidan mavjud skanerlash usullari bilan birgalikda qoʻllash uchun tasdiqlangan. Biroq, u qoʻshimcha qildi, kengaytirish har bir bozorda boshqa yondashuvni talab qiladi, chunki tartibga solish talablari, xarajatlarni qoplash tuzilmalari va narxlandirish modellarida farqlar mavjud va yechim hamma joyda bir xil joylashtirilmasligi mumkin. U Hindiston sogʻliqni saqlash sohasidagi innovatsionlar mahalliy ehtiyojlar uchun yechimlar yaratish zarurati tufayli xalqaro imkoniyatlardan voz kechmasligi kerak deb yakunladi.