MUSTAQIL ISH

KIRISH So'nggi yillarda sog'liqni saqlash sohasida Big Data texnologiyalarining paydo bo'lishi va rivojlanishi epidemiologik tahlilni tubdan o'zgartirib yubordi. An'anaviy epidemiologiya cheklangan ma'lumotlar hajmi va murakkab tahlil usullarining yo'qligi sababli kasalliklarning tarqalish dinamikasini to'liq tushunishda ba'zi qiyinchiliklarga duch kelar edi. Big Data esa turli manbalardan (elektron tibbiy yozuvlar, genetik ma'lumotlar, ijtimoiy tarmoqlar, geografik axborot tizimlari va sensorlar) olingan ulkan hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish imkonini beradi. Bu esa kasalliklarning sabablari, tarqalish yo'llari va profilaktik choralarini aniqlashda misli ko'rilmagan imkoniyatlar yaratadi. Ushbu yondashuv kasalliklarning oldini olish, davolash va jamoat sog'lig'ini yaxshilashda muhim ahamiyat kasb etadi, ayniqsa global miqyosdagi pandemiyalar sharoitida uning dolzarbligi yanada ortadi. Shu nuqtai nazardan, ushbu akademik ishning asosiy muammosi Big Data asosida epidemiologik tahlil qilish jarayonida yuzaga keladigan qiyinchiliklarni (ma'lumotlarni to'plash, saqlash, qayta ishlash va tahlil qilishning murakkabligi) aniqlash hamda ularni hal qilish yo'llarini taklif etishdan iborat. Tadqiqotning maqsadi esa Big Data texnologiyalaridan foydalangan holda epidemiologik tahlilning samaradorligini oshirish, kasalliklar tarqalishini prognoz qilish modellarini yaratish va jamoat sog'lig'ini boshqarishda axborot texnologiyalarining rolini kuchaytirishdir. Ushbu maqsadlarga erishish uchun bir qator asosiy vazifalar belgilandi: Big Data'ni epidemiologiyada qo'llashning nazariy asoslarini o'rganish; mavjud Big Data platformalari va vositalarini tahlil qilish; Big Data asosida epidemiologik ma'lumotlarni yig'ish, tozalash va integratsiya qilish usullarini ishlab chiqish; kasalliklar tarqalishini bashorat qilish uchun zamonaviy mashinani o'rganish (Machine Learning) va chuqur o'rganish (Deep Learning) algoritmlarini qo'llash; Big Data asosidagi epidemiologik ...