ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА МИКРОБИОТЫ И ПРЕДСКАЗАНИЯ АЛЛЕРГИЧЕСКИХ РЕАКЦИЙ
Abstract
В последние годы наблюдается значительный рост числа аллергических заболеваний и случаев антибиотикорезистентности. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), аллергические заболевания затрагивают около 30-40% населения мира, и это число продолжает расти. Аллергические реакции могут варьироваться от легких симптомов, таких как насморк и кожные высыпания, до тяжелых состояний, включая анафилактический шок, который может быть смертельно опасным. Параллельно с этим проблема антибиотикорезистентности становится одной из главных угроз глобальному здоровью. Ежегодно от инфекций, вызванных резистентными к антибиотикам бактериями, умирает около 700 тысяч человек, и прогнозируется, что к 2050 году это число может достичь 10 миллионов. Эти проблемы требуют инновационных подходов к диагностике и лечению, способных повысить эффективность медицинской помощи и улучшить качество жизни пациентов [1,4,6]. Одним из наиболее перспективных направлений является использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в медицинских исследованиях и практике. ИИ способен анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые паттерны, что открывает новые возможности для медицинских исследований и улучшения клинической практики. Конкретные примеры включают использование ИИ для анализа медицинских изображений, распознавания патологий на ранних стадиях, прогнозирования исходов лечения и разработки новых лекарственных препаратов. В частности, алгоритмы машинного обучения успешно применяются для диагностики заболеваний, таких как рак, сердечно-сосудистые заболевания и диабет.
References
Список литератур:
Brown L.,Green K.(2021)."Machine Learning for rug Allergy Prediction". Immunology Advances, 12 (2), 98-110.
Doe J., Smith A. (2022). "Artificial Intelligence in Microbiota Analysis and Immune Response Prediction". Journal of Medical Research, 15(3), 123-134.
Nuraliev N. A., Sadullaev O. K., Saidov B. O. A method for cultivating bifidobacteria for microbiological diagnosis of intestinal dysbiosis //Rational proposal N. – Т. 10.
Sadullaev O. K. REGION //ACTUAL PROBLEMS OF MODERN SCIENCE, EDUCATION AND TRAINING IN THE REGION. – 2017. – Т. 2. – С. 154.
Sokolova E. A. et al. The structure of the incidence of acute intestinal infections in children of the Southern Aral Sea region and bioimmune correction of intestinal microbiocenosis in shigellosis //Kazan medical journal. – 2024. – Т. 105. – №. 2. – С. 205-213.
Yoldoshevich J. K. et al. Injury And Mortality Due To Car Accidents In The Khorezm Region And The Role Of CVD In Them //Journal of Pharmaceutical Negative Results. – 2023. – С. 8183-8187.
Дусчанов Б. А. и др. О НОВОМ ШТАММЕ КОРОНАВИРУСА «OМИКРОН». – 2023.
Садуллаев О. К., Исмаилова Х. Г. КАК ВОЗДЕЙСТВУЕТ ПАНДЕМИЯ COVID 19 НА ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ И ФИЗИОЛОГИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ ОРГАНИЗМА В РАЗЛИЧНЫХ ВОЗРАСТАХ И ЕГО ЛЕЧЕНИЕ //«МИКРОБИОЛОГИЯНИНГ ДОЛЗАРБ МУАММОЛАРИ» МАВЗУСИДАГИ РЕСПУБЛИКА ИЛМИЙ-АМАЛИЙ АНЖУМАНИ. – 2023. – С. 160.
Садуллаев О. К., Курбаниязова М. З. ИЗУЧЕНИЕ ПЛАЗМОКОАГУЛИРУЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ МИКРООРГАНИЗМОВ, ВЫДЕЛЕННЫХ ИЗ ФЕКАЛИИ ЗДОРОВЫХ И БОЛЬНЫХ ДЕТЕЙ ДИАРЕЙНЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ПРОЖИВАЮЩИХ В ЭКОЛОГИЧЕСКИ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ УСЛОВИЯХ ЮЖНОГО ПРИАРАЛЬЯ //Актуальные научные исследования в современном мире. – 2017. – №. 12-8. – С. 48-50.
Садуллаев О. К., Сувонов К. Ж. Турли минтакаларда яшовчи хомиладорлар огиз бушлиги махалий иммунитет омиллар холати Услубий кулланма //Ургенч.-2008.-12 б.
