EPIDEMIOLOGIK INQIROZLAARDA MOLIYAVIY YO'QOTISHLARNI MINIMALLASHTIRISH: SOG'LIQNI SAQLASHDA SUN'IY INTELLEKT MODELLARINI QO'LLASH

ANNOTATSIYA:Ushbu maqolada epidemiologik inqirozlar va ommaviy sogʻliqni saqlash tahdidlari sharoitida sun'iy intellekt (AI) hamda Katta Til Modellari (LLM) integratsiyasining iqtisodiy va tizimli samaradorligi kompleks tahlil qilingan. An'anaviy reaktiv monitoring tizimlarining kamchiliklari koʻrib chiqilib, sun'iy intellektga asoslangan proaktiv erta ogohlantirish modellarining afzalliklari simulyatsiya asosida isbotlangan. Tadqiqotda aniqlanishicha, AI tizimlari kasallik oʻchoqlarini an'anaviy usullarga qaraganda 50-70% gacha tezroq aniqlaydi va kasallik egri chizigʻini (Epidemic Curve) ilk haftalarda jilovlash orqali shifoxona operatsion xarajatlarini va davlat budjeti yoʻqotishlarini minimallashtiradi. Shuningdek, maqolada Microsoft Copilot, Suki, Corti va Med-PaLM 2 kabi generativ texnologiyalar yordamida klinik hujjatlashtirish va ICD-10 kodlashni avtomatlashtirish, ma'muriy yuklamani (burnout) kamaytirish mexanizmlari yoritilgan. Global bozor tahlillari asosida sogʻliqni saqlashda AI infratuzilmasiga kiritilayotgan investitsiyalarning iqtisodiy samaradorligi (ROI) baholangan hamda Oʻzbekiston sogʻliqni saqlash tizimi uchun milliy ixtisoslashgan tibbiy til modellarini yaratish va huquqiy tartibga solish boʻyicha amaliy takliflar ilgari surilgan.