Birlashgan Arab Amirliklarining uch yosh innovatori kasalxonalardagi bir qator amaliy muammolarni hal qilishga qaratilgan sunʼiy intellektga asoslangan vositalarni yaratdi. Bu muammolar orasida bemorlar notoʻgʻri boʻlimlarga murojaat qilishi, shuningdek, operatsiyalar band boʻlib qolishi va keksa odamlar sogʻliqni saqlash tizimida navigatsiya qilishda qiynalishi kabi holatlar mavjud.
Ularning loyihalari Burjeel Training Academy tomonidan tashkil etilgan AI Builders Summit 2026 taʼsischi sammitida uchta mukofot joyini egalladi. 100 dan ortiq ariza va 19 nafar finalchilar orasida gʻoliblar aniqlandi.
21 yoshli Hamdan Bashir tomonidan ishlab chiqilgan gʻolib loyiha AI asosidagi saralash va yoʻnaltirish tizimidir. U bemorlarga simptomlarining shoshilinchligini aniqlashga, ularni kerakli mutaxassisga yoʻnaltirishga va bemor kelmasidan shifokorlarni maslahatlashuvga tayyorlashga yordam berishga moʻljallangan.
Bashir bu tizim noaniq ravishda tez yordam boʻlimiga keraksiz tashriflar sonini kamaytirish bilan birga, haqiqatan ham shoshilinch simptomlarga ega bemorlarni tezda aniqlashni taʼminlash uchun moʻljallanganini taʼkidladi. Vosita AI bilan suhbatdan boshlanadi, bunda bemorlar oʻz noxush holatlarini ogʻzaki bayon qilishadi. Standart savollar toʻplamini berish oʻrniga, tizim javoblarni tahlil qiladi va simptomlarga asoslanib maxsus AI agentlarini yaratadi.
Masalan, koʻkrak ogʻrigʻi haqida xabar berilganda, tizim kardiyologiya va pulmonologiya boʻyicha alohida AI agentlarini faollashtirishi mumkin, ular eng mos tibbiy yoʻlni 'muhokama qiladi', deb maʼlum qildi Bashir. U umumiy chat-botlar, masalan, ChatGPT dan foydalanishning umumiy yoʻnalishli ekanligi sababli toʻgʻri javob bermasligini taʼkidladi.
Tizim holat shoshilinch emas deb aniqlasa, u tegishli mutaxassisni tavsiya qila oladi va uchrashuvga roʻyxatdan oʻtishga yordam bera oladi. Bemor kasalxonaga yetib kelgandan soʻng, tizim ikkinchi funksiyasini bajaradi: u aytilgan simptomlarni avvalgi tibbiy va sogʻliqni saqlash yozuvlari bilan birlashtirib, shifokor uchun hisobot tuzadi. Bu shifokorga maslahat boshlanishidan oldin bemorning murojaat sababini tushunish imkonini beradi.
Bashirning soʻzlariga koʻra, bu shifokorlar asosiy maʼlumotlarni yigʻishga sarflaydigan vaqtni kamaytirishi va koʻproq bemorlarni qabul qilishiga imkon berishi mumkin. Gʻoya Bashir klinik xodimlardan shoshilinch davolanishi talab qilinmaydigan simptomlar bilan tez yordam boʻlimlariga murojaat qiladigan odamlar haqida eshitganidan keyin paydo boʻldi, bu esa yuklamaga olib keladi va shoshilinch yordamga muhtoj bemorlarni kechiktiradi. Tizim qurilgan boʻlsa-da, hali kasalxonada joriy etilmagan; Bashir doʻsti bilan sinovdan oʻtkazgan, dastlab unga tana pirtligidan kardiyolog kerak deb oʻylagan, ammo tizim qoʻshimcha savollar berganidan soʻng uni dermatologga yoʻnaltirdi. Bashirning aytishicha, keyingi qadam kasalxona bilan hamkorlik qilish va ushbu texnologiyani real tibbiyot muhitiga joriy etishdir.
Ikkinchi oʻrin Bilal Ferroz Xonga tegishli boʻlib, u kasalxonalar uchun qimmatbaho muammo – protseduralarining oxirgi daqiqada bekor qilinishi va operatsiyalar vaqtining ishlatilmasligi uchun boshqa yechim ishlab chiqqan. Uning loyihasi AI asosidagi jarrohlik operatsiyalari platformasi boʻlib, u rejalashtirilgan bemorlar protseduralarni oʻtkazishga tayyor yoki yoʻqligini nazorat qiladi. Agar bemor birdaniga davolanishni davom ettira olmasa, tizim sababni aniqlaydi va boʻshagan slotni egallash uchun boshqa rejalashtirilgan bemorlar orasida mos keladiganini izlaydi.
Xon asosiy maqsad – kasalxonaning vaqt, resurslar va pul yoʻqotilishining oldini olish ekanligini tushuntirdi. U tizzasini almashtirish kerak boʻlgan bemor misolini keltirdi, u operatsiya kuni ertalab kelgan, ammo anesteziya ruxsatiga ega boʻlmagan. Protsedurani oddiy bekor qilish va operatsiyani boʻsh qoldirish oʻrniga, AI kasalxonaning bemorlar roʻyxatida boshqa, tayyor va zarur shartlarga mos keladigan holatni qidirardi. Xon gʻoyaning bemor birdaniga rejalarini oʻzgartirgani sababli operatsiyani oʻtkazib yuborgan holatdan tugʻilganini taʼkidladi, bu esa kasalxonani zudlik bilan oʻrnini topishga majbur qildi. U hali tizimni kasalxonada sinovdan oʻtkazmagan boʻlsa-da, AI rejalashtirilgan holat amalga oshmayotganida roʻyxatdagi bemorga oʻrnini topadigan ishlaydigan namuna yaratdi. Kompyuter fanlari toʻrtinchi kursining 21 yoshli talabasi bu tizimni kasalxonada joriy etishni va kelajakda tibbiyotning turli sohalari uchun boshqa texnologiyalarni ishlab chiqishni umid qilmoqda.
Uchinchi oʻrin 20 yoshli Hadija Al Xazradji tomonidan egallandi, u Sanedi AI – keksa odamlar, bolalar, amputatsiyalar va kirish imkoniyatlari boʻyicha ehtiyojlari bor odamlar uchun maxsus moʻljallangan koʻp agentli tibbiy yordamchi yaratdi. Tizimning maqsadi – bemorning tibbiy yoʻlining turli bosqichlarini bitta joyda jamlash, koʻplab alohida ilovalardan foydalanish zaruratini yoʻqotishdir.
Tizim dorilarni yetkazib berish, uchrashuvga roʻyxatdan oʻtish va shifokorlarni qidirishda yordam bera oladi, shuningdek, foydalanuvchilarga uning bilan ovoz orqali muloqot qilish imkonini beradi. U arab yoki ingliz tilida ekrandagi maʼlumotlarni oʻqiy oladi va bemorlar uchun tushunarsiz murakkab tibbiy jargonni oldini olish uchun dizayn qilingan. Al Xazradji oʻzining saraton bilan kurashayotgan bobosi holati va oilasi kasalxonalarga tashrif buyurish, dorilarni qabul qilish va tibbiy ilovalardan foydalanishda duch kelgan qiyinchiliklar bilan ilhomlanganini aytdi. U oilasining kasalxonaga borish va qaytish qanchalik qiyin ekanligini, va bobosining bu tibbiy ilovalardan qanday foydalanishni bilmasligi tufayli qanchalik xafa boʻlganini baham koʻrdi.
Tizim tibbiy yordamchi sifatida ham ishlaydi. Masalan, agar bemor AI ga bosh aylanishi haqida xabar bersa, tizim uning kasallik tarixini va shifokorlar bilan avvalgi tashriflarini tahlil qilib, simptom diqqatni talab qiladimi, uning qamovatchisiga bogʻlanishi va uchrashuvga roʻyxatdan oʻtishni taklif qilishi mumkin. Boshqa bir funksiya qamovatchi xonadan qisqa muddatga ketgan vaqtda bemorni kuzatish uchun telefon kamerasi dan foydalanadi. Agar tizim tushish yoki bemor harakatining toʻxtab qolishini aniqlasa, u qamovatchini ogohlantirishi va yordam kerakmi deb soʻrashi mumkin. Al Xazradji bunga 'yordamchi' deb nom berdi. U ilmiy kurs doirasida beshta juftlik bilan ilovani sinovdan oʻtkazdi va yaxshilash uchun ularning fikr-mulohazalaridan foydalandi, garchi u hali klinika sharoitlarida bemorlar bilan tekshirilmagan boʻlsa ham.
Burjeel Medical City bosh direktori Dr. Mujtaba Ali Xon shifokorlar uchun natijalarni yaxshilash, xizmat sifatini oshirish yoki klinik shifokorlarning maʼmuriy yukini yengillashtirishga qodir boʻlgan gʻoyalarning eng kuchli ekanligini bildirdi. U 'hammani kutishni yoqtirmaydi' deb taʼkidlab, AI shifokorlarga klinik qarorlar qabul qilish uchun qayta ishlash kerak boʻlgan maʼlumotlar hajmini boshqarishga ham yordam berishi mumkinligini qoʻshimcha qildi. U AI asosidagi yoʻnaltirish koordinatsiyasini tizim shifokor hujjatlaridan aniqlashi mumkin boʻlgan bir misol sifatida ajratib koʻrsatdi, bunda maʼlum bir kasallikka ega bemor mutaxassis bilan maslahatlashishi kerakligini, mos shifokorni topishi va uchrashuvni muvofiqlashtirishga yordam berishi mumkin.
Operatsiyalar ishlashini koordinatsiya qilish ham uning diqqatini tortdi, chunki kasalxonalar jarrohlar, operatsiyalar va bemorlar orasidagi vaqtni maksimal darajada samarali ishlatishi kerak. Xon gʻoliblarni Burjeel Medical Cityga chorlayotganini, sogʻliqni saqlashni 'real vaqt rejimida' koʻrish va ularning gʻoyalarini mavjud tizimlarga integratsiya qilish imkoniyatini oʻrganish uchun taklif qilganini maʼlum qildi. Uni yoʻnaltirish yechimi haqida soʻraganda, u javob berdi: 'Nima uchun yoʻq?' U maqsad jarayonlarni optimallashtiradigan, samaradorlikni oshiradigan va potentsial ravishda xarajatlarni kamaytiradigan, shu bilan birga bemorlar natijalariga va tajribasiga eʼtibor qaratadigan texnologiyalarni topish ekanligini qoʻshimcha qildi.
Burjeel Training Academy vitse-prezidenti Dr. Tahani Al Qadri tanlovni tibbiyot yoki IT sohasida tajribasi boʻlmagan odamlar uchun maqsadli ochilganini taʼkidladi. Uning maqsadi yoshlarni sogʻliqni saqlash sohasini tizim nuqtai nazaridan koʻrib chiqishga undash edi. U 'biz uzoq vaqtdan beri sogʻliqni saqlash sohasida edik va uzoq vaqtdan beri oʻzimizcha narsalarni qilgan edik' dedi. Shu tariqa, tanlov ishtirokchilarni uzoq kutish, navbatlarni boshqarish, bemorlarni aniqlash va kasalxonalar bemorlarning his-tuygʻularini qanday tushunishi va ularning holatlarini qanday kuzatishi kabi oʻrnatilgan jarayonlarni shubha ostiga qoʻyishga undadi.
Finalistlar orasida turli akademik sohalardan talabalar bor edi va ishtirokchilar 20 dan 28 yosh oraligʻida boʻlishi kerak edi. Al Qadri koʻplab kuchli gʻoyalar bemor yoʻliga qaratilganligini, jumladan, kutish vaqtini qisqartirish, keyingi kuzatuvni yaxshilash va tibbiy yozuvlarni yuritishni oʻz ichiga olganini taʼkidladi. Bir loyiha uning diqqatini tortdi, chunki u bemorning kasalligi tufayli emas, balki kasalxona tufayli keltirilgan stress, qoniqish, noroziqlik yoki afsuslanish kabi bemorning hissiyotlarini oʻlchash bilan bogʻliq edi. U boshida bosh ogʻrigʻi tashxisi qoʻyilgan, ammo keyinchalik miya oʻsmasi aniqlangan bemor misolini keltirdi. U shuni taʼkidladi, bu haqda unga xabar yuborish kifoya qilmaydi; kasalxona tashxis qanday yetkazilishi, ehtimol, maslahatchi va psixolog jalb qilinishi bilan, va baʼzi hollarda yangilikni aytishdan oldin testlarni takrorlashni koʻrib chiqishi kerak. Bu, deb fikrlaydi u, tibbiy AI bemorning butun yoʻlini, nafaqat alohida vazifalarni avtomatlashtirishni hisobga olishi kerakligini koʻrsatadi.
Akademiya kelgusi yili tanlovni yana oʻtkazishni va uni juda farqli sogʻliqni saqlash tizimlari va muammolari boʻlgan mamlakatlardagi talabalarni jalb qilish maqsadida xalqaro miqyosga kengaytirishni rejalashtirmoqda. Al Qadri shunday dedi: 'Hindiston nima qilayotganini bilishimiz kerak? Afrika nima qilayotganini? Shimoliy Amerika nima qiladi? Siz hech qachon oʻylamagan gʻoyani ixtiro qilasiz.'