Raqamli texnologiyalarning Yangi O‘zbekiston rivojiga ta’siri


RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING



Yüklə 109,74 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə177/355
tarix27.12.2023
ölçüsü109,74 Kb.
#200050
1   ...   173   174   175   176   177   178   179   180   ...   355
15-8-PB

 
RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING 
YANGI 
O‘ZBEKISTON
 RIVOJIGA 
TA’SIRI
 
Xalqaro ilmiy-amaliy konferensiyasi
 
3. Challenges in AI-Integrated Healthcare: Despite the potential benefits, there are challenges 
to consider when implementing AI in healthcare systems. One significant challenge is ensuring the 
ethical and responsible use of AI. This involves addressing issues such as data privacy, security, 
algorithmic bias, and the potential for AI to outperform or replace human decision-making (3). 
4. Data Security and Privacy: The integration of AI in healthcare systems necessitates the 
collection and analysis of vast amounts of patient data. Safeguarding patient privacy and ensuring 
data security are crucial considerations. Proper data anonymization, encryption, and adherence to 
privacy regulations are essential to maintain patient trust and protect sensitive information (4). 
5. Successful Applications: AI has already demonstrated successful applications in various 
areas of healthcare. For example, AI algorithms have shown promise in radiology by improving the 
accuracy of image interpretation and assisting in early detection of diseases such as cancer. AI has 
also been used in predictive analytics for patient monitoring and disease progression, facilitating 
timely interventions (5). 
6. Remote Monitoring and Telehealth: AI-integrated systems enable remote monitoring and 
telehealth services, expanding access to healthcare for individuals in remote or underserved areas. 
AI algorithms can analyze real-time patient data and alert healthcare providers to any concerning 
changes, enabling timely interventions and reducing the need for in-person visits (6). 
7. Precision Medicine: AI plays a significant role in advancing precision medicine. By analyzing 
large genomic datasets and integrating with clinical data, AI can identify biomarkers, predict 
treatment response, and guide personalized treatment approaches. This enables healthcare 
providers to deliver targeted therapies and improve patient outcomes (7). 

Yüklə 109,74 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   173   174   175   176   177   178   179   180   ...   355




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin