Ключевые слова
Аннотация
Mazkur ilmiy maqolada tibbiy monitoring qurilmalarida o‘rnatilgan tizimlar asosida real vaqtli fiziologik signallarni tahlil qilish jarayonini takomillashtirish masalalari IMRAD talablari asosida yoritiladi. Bugungi kunda yurak urishi, elektrokardiogramma, qondagi kislorod miqdori, tana harorati, qon bosimi va nafas olish chastotasi kabi muhim biometrik ko‘rsatkichlarni uzluksiz kuzatish zamonaviy tibbiyotning muhim yo‘nalishlaridan biriga aylangan. Ayniqsa, masofaviy tibbiy xizmat, surunkali kasalliklarni nazorat qilish, keksalar salomatligini kuzatish va favqulodda holatlarni erta aniqlashda o‘rnatilgan tizimlar asosidagi tibbiy monitoring qurilmalari katta ahamiyat kasb etadi. Tadqiqotda real vaqtli signal tahlilining asosiy bosqichlari — signalni yig‘ish, filtrlash, shovqinni kamaytirish, xususiyatlarni ajratib olish, anomaliyalarni aniqlash va qaror qabul qilish jarayonlari ilmiy jihatdan tahlil qilinadi. Shuningdek, maqolada edge computing, TinyML, mashinaviy o‘rganish va kam quvvatli mikrokontrollerlar asosida tibbiy monitoring tizimlarining tezkorligi, aniqligi va energiya samaradorligini oshirish yo‘llari ko‘rib chiqiladi. Zamonaviy tadqiqotlarda wearable biosensorlar va IoT tibbiy qurilmalari EKG, SpO₂ va tana harorati kabi signallarni uzluksiz real vaqt rejimida monitoring qilish imkonini berayotgani qayd etiladi.
Tahlillar shuni ko‘rsatadiki, tibbiy monitoring qurilmalarida real vaqtli signal tahlilini takomillashtirish uchun faqat sensor aniqligini oshirish yetarli emas. Bunda signalni qayta ishlash algoritmlari, apparat resurslari, energiya sarfi, ma’lumot xavfsizligi va diagnostik qaror ishonchliligi birgalikda hisobga olinishi lozim. Maqola yakunida real vaqtli tibbiy monitoring tizimlari uchun kompleks optimallashtirish yondashuvi taklif etiladi.
Библиографические ссылки
Serhani M. A., El Kassabi H. T., Ismail H., Nujum Navaz A. ECG Monitoring Systems: Review, Architecture, Processes, and Key Challenges. 2020.
Ray P. P. A Review on TinyML: State-of-the-Art and Prospects. 2022.
Ashfaq Z. et al. Embedded AI-Based Digi-Healthcare. Applied Sciences, 2022.
Shi W., Cao J., Zhang Q., Li Y., Xu L. Edge Computing: Vision and Challenges. IEEE Internet of Things Journal, 2016.
Prabha M. et al. Edge-AI Integrated Secure Wireless IoT Architecture for Real-Time Healthcare Monitoring. 2025.
Xi L. et al. Integrating Wearable Health Devices with AI and Edge Computing. 2025.
Malche T. A TinyML Wearable System for Real-Time Cardio-Exercise Monitoring. 2025.
Tsoukas V. et al. A Review of Machine Learning and TinyML in Healthcare. 2021.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education, 2021.