ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА МИКРОБИОТЫ И ПРЕДСКАЗАНИЯ АЛЛЕРГИЧЕСКИХ РЕАКЦИЙ - Садуллаев Отаназар Кодирович; Абдурасулов Абдулла Кудратович (JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS, 2024)
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.