cyanic-selkie/wikianc huggingface dataset:
Rossiyada ayollar huquqlari
Rossiya Federatsiyasi
Rossiya Federatsiyasining 1993-yildagi Konstitutsiyasining 19-moddasida ayollar va erkaklarning teng huquqliligi kafolatlangan. Rossiya Federatsiyasi Mehnat kodeksiga (254-256-moddalar) muvofiq ayollar haq toʻlanadigan tugʻruq taʼtillari, pullik ota-ona taʼtillari va bola 3 yoshga toʻlgunga qadar haq toʻlanmaydigan ota-ona taʼtillari mavjud. Shuningdek, Rossiya Federatsiyasidagi ayollar ikki yoki undan ortiq bola tugʻilishi yoki asrab olinishida onalik kapitalini olish huquqiga ega.
Sharana tumani
Sharana shahri
Sharana shaharchasi Paktika gubernatori qarorgohi yaqinida joylashgan. 2006-yilning oxiriga qadar ushbu shaharchada hukumatning yagona aniq boʻlimi yoki idorasi, hatto savdo markazi ham boʻlmagan. 2007-yilning oxiriga kelib Sharanada bir nechta davlat idoralari va 2008-yil soʻnggida yangi koʻrinishdagi Sharana bozori qurildi. Sharana shahrining chegaradosh tumanlariga olib boruvchi ayrim yoʻllar ham asfaltlangan. Sharana tumani Ghazni viloyati markazidan 50 — 60 km uzoqlikda joylashgan. Tolibon va Haqqoniy tarmog'i tomonidan baʼzi koʻpriklar va suv quvurlariga shikast yetkazilganligi sababli Ghaznigacha boʻlgan masofa bir soat. Sharana aholisi asosan pushtunlardan iborat. Undan tashqari tumanda hazora va tojiklar ham yashaydi.
Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt
Tarixi
Ushbu yarim asrlik davrda roʻy bergan tibbiy va texnologik yutuqlar AIning sogʻliqni saqlashga oid ilovalarining oʻsishiga imkon berdi:
Sharana tumani
Viloyatni qayta qurish guruhi bazasi
Camp Kearney nomli viloyatni qayta qurish guruhi bazasi Paktika viloyatining yana bir yirik shahri boʻlgan Urgun tumanida, gubernator qarorgohining sharqiy tomonida joylashgan.
Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt
Tarixi
The Mayo Clinic, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, va Britaniya Milliy sogʻliqni saqlash xizmati kabi tibbiyot muassasalari oʻz boʻlimlari uchun AI algoritmlarini ishlab chiqdilar. IBM va Google, kabi yirik texnologiya kompaniyalari sogʻliqni saqlash uchun AI algoritmlarini ham ishlab chiqdilar. Bundan tashqari, shifoxonalar xarajatlarni tejash, bemorlarning qoniqishini oshirish hamda ularning xodimlar va ishchi kuchiga boʻlgan ehtiyojlarini qondiradigan operatsion tashabbuslarni qoʻllab-quvvatlash uchun AI dasturiy taʼminotini izlamoqda. Ayni paytda Qoʻshma Shtatlar hukumati sogʻliqni saqlashda sunʼiy intellektni rivojlantirish uchun milliardlab dollar sarmoya kiritmoqda. Qolish muddatini qisqartirish va xodimlar darajasini optimallashtirish orqali biznes operatsiyalarini yaxshilashga yordam beradigan texnologiyalarni ishlab chiqmoqda.
Sharana tumani
Armiya bazasi
Shuningdek, Afgʻoniston milliy armiyasining „FOB Rushmore“ deb nomlangan bazasi ham Sharana gubernatori qarorgohi yaqinida joylashgan.
Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt
Yurak-qon tomir
Sunʼiy intellekt algoritmlari koronar arteriya kasalligi bilan ogʻrigan bemorlarni aniq tashxislash va xavf darajasini aniqlashda istiqbolli natijalarni koʻrsatdi, bu potentsialni dastlabki triaj vositasi sifatida koʻrsatdi. Bemorlarning oʻlimini, dori taʼsirini va oʻtkir koronar sindromni davolashdan keyingi noxush hodisalarni bashorat qilishda boshqa algoritmlardan foydalanilgan. Taqiladigan qurilmalar, smartfonlar va internetga asoslangan texnologiyalar bemorlarning yurak maʼlumotlar nuqtalarini kuzatish, maʼlumotlar hajmini va sunʼiy intellekt modellari foydalanishi mumkin boʻlgan turli xil sozlamalarni kengaytirish qobiliyatini koʻrsatdi va kasalxonadan tashqarida sodir boʻlgan yurak xastaliklarini erta aniqlash imkonini beradi. Tadqiqotning yana bir oʻsib borayotgan yoʻnalishi — bu yurak tovushlarini tasniflash va qopqoq kasalliklarini tashxislashda AI dan foydalanishdir. Yurak-qon tomir tibbiyotidagi sunʼiy intellektning qiyinchiliklari mashinani oʻrganish modellarini oʻrgatish uchun mavjud boʻlgan cheklangan maʼlumotlarni.
Dermatologiya
Dermatologiya koʻplab tasviriy mutaxassislikdir va chuqur oʻrganishning rivojlanishi tasvirni qayta ishlash bilan qattiq bogʻlangan. Dermatologiyada tasvirlashning 3 ta asosiy turi mavjud: kontekstli tasvirlar, makro tasvirlar, mikro tasvirlar. Han va boshqalar. yuz fotosuratlaridan keratinotsitik teri saratonini aniqlashni koʻrsatdi. Noyan va boshqalar. mikroskopik Tzanck smear tasvirlaridan teri hujayralarini aniqlashda 94 % aniqlikka erishgan konvolyutsion neyron tarmogʻini namoyish etdi.
Goboy d’amur
Goboy d’amur — bu yogʻoch duxovoy cholgʻu asbobi, goboyning bir turi. U oddiy goboydan bir oz kattaroq va nisbatan kamroq qatʼiy va yumshoqroq va tinchroq tembrga ega. Goboy d’amur — bu lya (in A) sozlashdagi asbob boʻlib, pastga uchinchi qismga oʻzgartiradi. Goboylar oilasida u metsosopranoning tessitura funksiyasini bajaradi.
Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt
Dermatologiya
Soʻnggi yutuqlar yuz-jagʻ jarrohligi natijalarini tasvirlash va baholash yoki yuzning jozibadorligi yoki yosh koʻrinishi boʻyicha tanglay yorigʻini davolashni baholash uchun AIdan foydalanishni taklif qildi.
Oʻrtacha, inson dermatologlari tasvirlar boʻyicha teri saratonining 86,6 foizini aniq aniqladilar, CNN apparatida esa 95 foiz.
Goboy d’amur
Diapazon lya kichik oktavadan uchinchi regacha. U XVIII asrda ixtiro qilingan va birinchi marta Kristof Graupner tomonidan Wie wunderbar ist Gottes Gut kantatasida ishlatilgan. Iogann Sebastyan Bax koʻpincha bu asbobni oʻz asarlariga kiritgan; masalan, goboev d’amur partiyalari BWV 8 kantatasida („Liebster Gott, wann werd' ich sterben?“), Messe si minorda („Et in Spiritum Sanctum“ bas ariyasi) va boshqalarda mavjud. Georg Filipp Telemanning goboy d’amur konsertlari maʼlum (TWV 51: G3, TWV 51: A2).
Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt
Gastroenterologiya
AI gastroenterologiya sohasining turli jabhalarida rol oʻynashi mumkin. Ezofagogastroduodenoskopiya (EGD) va kolonoskopiya kabi endoskopik tekshiruvlar anormal toʻqimalarni tezda aniqlashga tayanadi. Erta meʼda saratonini AI aniqlash tizimlaridan foydalanishning dastlabki sinovlari mutaxassis endoskopistlarga yaqin sezgirlikni koʻrsatdi.
Yuqumli kasalliklar
AI yuqumli kasalliklar tibbiyotining laboratoriya va klinik sohalarida ham salohiyatni koʻrsatdi. Yangi koronavirus butun dunyoni vayron qilayotgan bir paytda, Qoʻshma Shtatlar 2025-yilga kelib sunʼiy intellekt bilan bogʻliq sogʻliqni saqlash sohasidagi tadqiqotlarga 2 milliard dollardan koʻproq sarmoya kiritadi, bu 2019-yilda sarflangan mablagʻdan 4 baravar koʻproq (463 million dollar). Mass- spektrometriya namunalaridan COVID-19 ga xostning javobini tez va aniq aniqlash uchun neyron tarmoqlar ishlab chiqilgan.Bundan tashqari, AI meningit, sepsis va sil kasalliklari diagnostikasini yaxshilash, shuningdek, gepatit B va gepatit C bilan ogʻrigan bemorlarda davolash asoratlarini bashorat qilish uchun tekshirilgan.
Goboy d’amur
XVIII asrning oxirida mashhurlik pasayganidan soʻng, goboy d’amur deyarli 100 yil davomida bastakorlar tomonidan ishlatilmadi. Biroq XIX-XX asrlar boʻsagʻasida Rixard Shtraus, Klod Debyussi, Moris Ravel, Sharl Kyoklen, Frederik Delius kabi bastakorlar yana oʻz asarlarida ushnu cholgʻudan foydalana boshladilar. Uni Toru Takemitsuning „Vers l’Arc-en-Ciel, Palma“ asarida ham eshitish mumkin, lekin, ehtimol, uning Moris Ravelning „Bolero“dagi solosi eng mashhur.
Adabiyotda
Rus adabiyotida bu asbobning nomi Y.N.Tynyanovning „Podporuchik Kije“ hikoyasining 5-bobida uchraydi: U kamgap boʻlgan, tamaki chekishni yaxshi koʻrardi, ayollar bilan urishmagan va umuman jasur ofitserlik ishi boʻlmagan, „muhabbat goboyi“ni zavq bilan chalgan.
Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt
Onkologiya
AI hal qilish uchun ishlab chiqilayotgan onkologik yordamning alohida muammosi har bir bemor uchun individual genetik, molekulyar va oʻsmaga asoslangan xususiyatlardan kelib chiqqan holda qaysi davolash protokollari eng mos kelishini aniq bashorat qilish qobiliyatidir. Tasvirlarni matematik ketma-ketliklarga tarjima qilish qobiliyati tufayli sunʼiy intellekt saraton diagnostikasida tasviriy tadqiqotlar va patologiya slaydlarini oʻqish orqali sinovdan oʻtkazildi. 2020-yil iyul oyida Pitsburg universiteti tomonidan ishlab chiqilgan sunʼiy intellekt algoritmi 98 % sezuvchanlik va 97 % oʻziga xoslik bilan prostata saratonini aniqlashda shu kungacha eng yuqori aniqlikka erishayotgani xabar qilingan edi.
Patologiya
AI genetik mutatsiyalarni bashorat qilish va kasallik natijalarini bashorat qilish uchun ham ishlatilgan. AI keng miqyosli skrining namunalarini, masalan, kolorektal yoki koʻkrak saratoni skriningi kabi past murakkablikdagi patologik tahlilda foydalanish uchun juda mos keladi, bu patologlarga yukni kamaytiradi va namuna tahlilini tezroq oʻzgartirishga imkon beradi. Bir nechta chuqur oʻrganish va sunʼiy neyron tarmoq modellari inson patologlarinikiga oʻxshash aniqlikni koʻrsatdi va limfa tugunlarida metastatik koʻkrak saratonini tashxislashda chuqur oʻrganish yordamini oʻrganish chuqur oʻrganish dasturi yordamida odamlarning aniqligini koʻrsatdi. yolgʻiz odamlardan yoki yolgʻiz AI dasturidan yuqori edi. Bundan tashqari, raqamli patologiyani joriy qilish besh yil davomida universitet markazi uchun 12 million dollardan koʻproq mablagʻni tejashga yordam beradi, ammo AIga tegishli tejash hali keng oʻrganilmagan. Kengaytirilgan va virtual haqiqatdan foydalanish sunʼiy intellekt yordamidagi patologiyani kengroq tatbiq etish uchun qadam boʻlishi mumkin, chunki ular patologiya namunasidagi tashvishli joylarni ajratib koʻrsatishi va samaraliroq tekshirish uchun ularni real vaqt rejimida patologga taqdim etishi mumkin. AI shuningdek, gistologik topilmalarni inson koʻzi koʻra oladigan darajadan tashqarida aniqlash imkoniyatiga ega va metastatik saraton uchun kelib chiqqan oʻsimtani aniqroq aniqlash uchun genotipik va fenotipik maʼlumotlardan foydalanish qobiliyatini koʻrsatdi.
Birlamchi yordam
Birlamchi tibbiy yordam sunʼiy intellekt texnologiyalarini rivojlantirishning asosiy sohalaridan biriga aylandi. Birlamchi tibbiy yordamda AI qarorlar qabul qilish, bashoratli modellashtirish va biznes tahlilini qoʻllab-quvvatlash uchun ishlatilgan. AI texnologiyalarining jadal rivojlanishiga qaramay, umumiy amaliyot shifokorlarining birlamchi tibbiy yordamda AIning roli haqidagi nuqtai nazari juda cheklangan — asosan maʼmuriy va muntazam hujjatlashtirish vazifalariga qaratilgan.
Psixiatriyada AI ilovalari hali ham kontseptsiyani isbotlash bosqichida. Dalillar tezda kengayib borayotgan sohalarga diagnostika va davolash natijalarini bashoratli modellashtirish, chatbotlar, inson xatti-harakatlariga taqlid qiluvchi va tashvish va depressiya uchun oʻrganilgan suhbat agentlari kiradi.
Qiyinchiliklar qatoriga ushbu sohadagi koʻplab ilovalar xususiy korporatsiyalar tomonidan ishlab chiqilgan va taklif qilingan, masalan, Facebook tomonidan 2017-yilda amalga oshirilgan oʻz joniga qasd qilish gʻoyalari skriningi Sogʻliqni saqlash tizimidan tashqaridagi bunday ilovalar turli kasbiy, axloqiy va tartibga soluvchi savollarni tugʻdiradi. Bunday modellar, shuningdek, namunalarda kam ifodalangan ozchilik guruhlariga nisbatan kamsitish potentsialiga ega boʻlishi mumkin.
Radiologiya
AI kompyuterlashtirilgan tomografiya (KT) va magnit-rezonans (MR) tomografiyasi orqali kasalliklarni aniqlash va tashxislash uchun radiologiya sohasida oʻrganilmoqda. Bu, ayniqsa, inson tajribasiga boʻlgan talab taklifdan oshib ketadigan yoki maʼlumotlar inson oʻquvchilari tomonidan samarali talqin qilish uchun juda murakkab boʻlgan sharoitlarda foydali boʻlishi mumkin. Bir nechta chuqur oʻrganish modellari kasalliklarni tibbiy tasvirlash orqali aniqlashda sogʻliqni saqlash mutaxassislari kabi aniq boʻlish qobiliyatini koʻrsatdi, ammo bu topilmalar haqida hisobot bergan bir nechta tadqiqotlar tashqi tomondan tasdiqlangan. MR tasvir sifatini yaxshilash va tasvir sifatini avtomatik ravishda baholash kabi radiologlarga talqin etilmaydigan foyda keltirishi mumkin.
Kasallik diagnostikasi
2017-yil turli xil kasalliklar uchun qoʻllaniladigan bir necha turdagi AI texnikasi mavjudligini koʻrsatdi, masalan, vektorli mashinalar, neyron tarmoqlar va qarorlar daraxtlari.
Kasallik diagnostikasi/tasnifining baʼzi oʻziga xos xususiyatlarini koʻrsatish uchun ushbu kasalliklarni tasniflashda „sunʼiy neyron tarmoqlari (ANN) va Bayes tarmoqlari (BN)“ dan foydalanishni oʻz ichiga olgan ikki xil usul qoʻllaniladi.
Telemeditsina
thumb| Keksa odam qondagi kislorod darajasini oʻlchash uchun pulsoksimetrdan foydalanadi Telemeditsinaning koʻpayishi, bemorlarni masofadan turib davolash sunʼiy intellektning mumkin boʻlgan qoʻllanilishini koʻrsatdi. Sunʼiy intellekt bemorlarning maʼlumotlarini sensorlar orqali kuzatib borish orqali ularga masofadan turib yordam berishi mumkin. Maʼlumotni sunʼiy intellekt algoritmlari yordamida allaqachon toʻplangan boshqa maʼlumotlar bilan solishtirish mumkin, ular shifokorlarni xabardor boʻlishi kerak boʻlgan muammolar mavjud boʻlganda ogohlantiradi.
Sunʼiy intellektning yana bir qoʻllanilishi bu chat-bot terapiyasi. Baʼzi tadqiqotchilar ruhiy salomatlik uchun chatbotlarga tayanish ruhiy salomatlik xizmati isteʼmolchisi va tibbiy yordam koʻrsatuvchi provayder (xoh u chat-bot yoki psixolog boʻlsin) oʻrtasidagi munosabatlarda mavjud boʻlishi kerak boʻlgan yordamning oʻzaro va javobgarligini taʼminlamaydi, deb ayblashadi.
Oʻrtacha umr koʻrish davomiyligi oshgani sababli, sunʼiy intellekt keksa odamlarga gʻamxoʻrlik qilishda foydali boʻlishi mumkin. Atrof-muhit va shaxsiy sensorlar kabi asboblar odamning muntazam faoliyatini aniqlashi va agar xatti-harakatlari yoki oʻlchangan hayotiyligi anormal boʻlsa, vasiyni ogohlantirishi mumkin. Texnologiya foydali boʻlsa-da, insonning shaxsiy daxlsizligini hurmat qilish uchun monitoring cheklovlari haqida ham muhokamalar mavjud, chunki uy sxemalarini xaritalash. Odamlarning oʻzaro taʼsirini aniqlash uchun moʻljallangan texnologiyalar mavjud.
Elektron sogʻliqni saqlash yozuvlari
Endi tibbiy amaliyotlarning 80 % ga yaqini EHR dan foydalanadi, keyingi qadam yozuvlarni sharhlash va shifokorlarga yangi maʼlumotlarni taqdim etish uchun sunʼiy intellektdan foydalanishdir.
Ilovalardan biri oʻxshash tibbiy atamalarni moslashtirish orqali tibbiy atamalar oʻrtasidagi farqni cheklaydigan qisqaroq hisobotlarni tayyorlash uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) dan foydalanadi. Misol uchun, yurak xuruji va miyokard infarkti atamalari bir xil maʼnoni anglatadi, ammo shifokorlar shaxsiy imtiyozlar asosida bittadan foydalanishlari mumkin. NLP algoritmlari kattaroq maʼlumotlar toʻplamini tahlil qilish uchun bu farqlarni birlashtiradi. NLP dan yana bir foydalanish shifokorning eslatmalarida takrorlash tufayli ortiqcha boʻlgan iboralarni aniqlaydi va oʻqishni osonlashtirish uchun tegishli maʼlumotlarni saqlaydi.
EHR tarkibini tahrirlashdan tashqari, individual bemorning rekordini baholaydigan va ularning oldingi maʼlumotlari va oila tarixiga asoslanib kasallik xavfini bashorat qiluvchi AI algoritmlari mavjud. Bitta umumiy algoritm — bu odamlarning oqim jadvallarini ishlatishi kabi qarorlar qabul qiladigan qoidalarga asoslangan tizim. Ushbu tizim katta hajmdagi maʼlumotlarni oladi va aniq kuzatishlarni xulosa qilingan tashxislar bilan bogʻlaydigan qoidalar toʻplamini yaratadi. Algoritm yangi bemorning maʼlumotlarini qabul qilishi va ularda maʼlum bir holat yoki kasallikka duchor boʻlish ehtimolini taxmin qilishga harakat qilishi mumkin. Algoritmlar bemorning maʼlumotlarini jamoaviy maʼlumotlarga asoslangan holda baholashi mumkinligi sababli, ular shifokor eʼtiborini jalb qilish va vaqtni tejash uchun har qanday hal qiluvchi muammolarni topishlari mumkin. Ushbu usullar foydalidir, chunki har besh yilda onlayn tibbiy yozuvlar ikki baravar koʻpayadi.
Dori vositalarining oʻzaro taʼsiri
Tabiiy tilni qayta ishlashni takomillashtirish tibbiy adabiyotlarda dori vositalarining oʻzaro taʼsirini aniqlash algoritmlarini ishlab chiqishga olib keldi. Giyohvand moddalarning oʻzaro taʼsiri bir vaqtning oʻzida bir nechta dori-darmonlarni qabul qiladiganlar uchun xavf tugʻdiradi va qabul qilinadigan dorilar soni bilan xavf ortadi. Saʼy-harakatlar 2013-yilda DDIExtraction Challenge dasturida birlashtirildi.Unda Karlos III universiteti tadqiqotchilari guruhi bunday algoritmlar uchun standartlashtirilgan testni shakllantirish uchun dori vositalarining oʻzaro taʼsiri boʻyicha adabiyotlar jamlanmasini toʻpladi. Musobaqa ishtirokchilari matndan qaysi dori vositalarining oʻzaro taʼsir qilishi va ularning oʻzaro taʼsirining xususiyatlari qanday ekanligini aniq aniqlash qobiliyati sinovdan oʻtkazildi. Tadqiqotchilar oʻzlarining algoritmlari samaradorligini oʻlchashni standartlashtirish uchun ushbu korpusdan foydalanishda davom etmoqdalar.
Boshqa algoritmlar foydalanuvchilar tomonidan yaratilgan tarkibdagi, ayniqsa elektron sogʻliqni saqlash yozuvlari va/yoki noxush hodisalar hisobotlaridagi naqshlardan dori-darmon oʻzaro taʼsirini aniqlaydi. FDA noxush hodisalar haqida hisobot berish tizimi (FAERS) va Jahon sogʻliqni saqlash tashkilotining VigiBase kabi tashkilotlar shifokorlarga dori-darmonlarga mumkin boʻlgan salbiy reaksiyalar toʻgʻrisida hisobot berish imkonini beradi. Ushbu hisobotlarni tahlil qilish va dori vositalarining oʻzaro taʼsirini koʻrsatadigan naqshlarni aniqlash uchun chuqur oʻrganish algoritmlari ishlab chiqilgan.
Yangi dori vositalarini yaratish
Dori-darmonlarni ishlab chiqish bir yil davom etdi, farmatsevtika kompaniyalari odatda shunga oʻxshash loyihalarga taxminan besh yil sarflashadi. DSP-1181 insoniy sinov uchun qabul qilindi.
Oʻsha oy Kanadaning Deep Genomics kompaniyasi oʻzining sunʼiy intellektga asoslangan dori kashfiyot platformasi Uilson kasalligi uchun maqsad va dori nomzodini aniqlaganini eʼlon qildi. Nomzod, DG12P1, ATP7B mis bogʻlovchi oqsiliga taʼsir qiluvchi genetik mutatsiya Met645Arg ning ekson oʻtkazib yuborish effektini tuzatish uchun moʻljallangan.
Sanoat
Yirik sogʻliqni saqlash kompaniyalarining birlashishi tendentsiyasi sogʻliqni saqlash maʼlumotlariga koʻproq kirish imkonini beradi. Kattaroq sogʻliq maʼlumotlari AI algoritmlarini amalga oshirish uchun asos yaratadi.
Koʻproq maʼlumot toʻplangani sayin, mashinani oʻrganish algoritmlari moslashadi va yanada ishonchli javoblar va echimlar uchun imkon beradi. Koʻpgina kompaniyalar sogʻliqni saqlash sanoatiga katta maʼlumotlarni kiritish imkoniyatlarini oʻrganmoqda. Koʻpgina kompaniyalar sogʻliqni saqlash sanoatining muhim qismlari boʻlgan „maʼlumotlarni baholash, saqlash, boshqarish va tahlil qilish texnologiyalari“ sohalari orqali bozor imkoniyatlarini oʻrganadilar.
Quyida sogʻliqni saqlashda foydalanish uchun AI algoritmlariga hissa qoʻshgan yirik kompaniyalar misollari keltirilgan:
thumb| Ilon Mask Neuralink miya chipini joylashtiradigan jarrohlik robotining premerasi
Raqamli maslahatchi ilovalari shaxsiy tibbiy tarix va umumiy tibbiy bilimlar asosida tibbiy maslahat berish uchun AIdan foydalanadi. Foydalanuvchilar kasallik maʼlumotlar bazasi bilan solishtirish uchun nutqni aniqlashdan foydalanadigan ilovaga oʻzlarining alomatlarini xabar qiladilar. Keyin Babylon foydalanuvchining kasallik tarixini hisobga olgan holda tavsiya etilgan harakatni taklif qiladi. Sogʻliqni saqlash sohasidagi tadbirkorlar AI yechimini bozorga olib chiqish uchun ettita biznes modeli arxetiplaridan samarali foydalanmoqda.
IFlytek roʻyxatdan oʻtgan mijozni aniqlash va tibbiy sohalarda shaxsiy tavsiyalar berish uchun sunʼiy intellekt texnologiyasini birlashtirgan „Xiao Man“ xizmat robotini ishga tushirdi. U tibbiy tasvirlash sohasida ham ishlaydi. Shunga oʻxshash robotlar UBTECH („Cruzr“) va Softbank Robotics („Pepper“) kabi kompaniyalar tomonidan ham ishlab chiqarilmoqda.
Hindistonning Haptik startapi yaqinda Hindistondagi halokatli koronavirus bilan bogʻliq savollarga javob beradigan WhatsApp chatbotini ishlab chiqdi.
Sunʼiy intellekt bozori doimiy ravishda kengayib borayotgan bir paytda, Apple, Google, Amazon va Baidu kabi yirik texnologiya kompaniyalari oʻzlarining sunʼiy intellekt boʻyicha tadqiqot boʻlimlariga ega, shuningdek, sunʼiy intellektga asoslangan kichikroq kompaniyalarni sotib olish uchun millionlab dollarlar ajratilgan. Koʻpgina avtomobil ishlab chiqaruvchilari oʻz mashinalarida sogʻliqni saqlash tizimidan foydalanishni boshlaydilar. BMW, GE, Tesla, Toyota va Volvo kabi kompaniyalarda haydovchilar hushyor boʻlishlari, yoʻlga eʼtibor berishlari va moddalar taʼsirida yoki hissiy tanglikda emasligini taʼminlash uchun ularning hayotiy statistikasini oʻrganish yoʻllarini topish boʻyicha yangi tadqiqot kampaniyalari mavjud.
Rivojlanayotgan mamlakatlarga gʻamxoʻrlikni kengaytirish
SpaceX va Raspberry Pi Foundation kabi koʻplab yangi texnologiya kompaniyalari koʻproq rivojlanayotgan mamlakatlarga har qachongidan ham kompyuter va internetdan foydalanish imkoniyatini berdi. Internet orqali sunʼiy intellektning ortib borayotgan imkoniyatlari bilan mashinani oʻrganishning ilgʻor algoritmlari bemorlarga hayot uchun xavfli kasallik bor yoki yoʻqligini bilish imkoni boʻlmaganda aniq tashxis qoʻyish imkonini beradi.
Sunʼiy intellekt nafaqat sogʻliqni saqlash kam boʻlgan hududlarda bemorni tashxislash imkonini beradi, balki bemor uchun eng yaxshi davolanishni topish uchun fayllarni resurslar bilan taʼminlash orqali yaxshi bemor tajribasini taʼminlaydi. AIning kursni oʻz vaqtida sozlash qobiliyati, shuningdek, bemorga davolanishni oʻzlariga mos keladigan narsaga qarab oʻzgartirishga imkon beradi; rivojlanayotgan mamlakatlarda deyarli mavjud boʻlmagan individual parvarishlash darajasi.
Reglament
Sogʻliqni saqlashda sunʼiy intellektdan foydalanish boʻyicha tadqiqotlar uning kengroq qoʻllanilishidan oldin bemorning natijalarini yaxshilashda samaradorligini tasdiqlashga qaratilgan boʻlsa-da, undan foydalanish bemorlar va tibbiy xizmat koʻrsatuvchi provayderlar uchun bir qator yangi xavf turlarini keltirib chiqarishi mumkin, masalan, algoritmik tarafkashlik, oqibatlarni jonlantirmaslik va mashina axloqining boshqa muammolari. thumb| 2019-yilgi Tadbirkorlik sammitida GDPRga muvofiqlik boʻyicha seminarda soʻzga chiqqan erkak. Hozirgi vaqtda bemor maʼlumotlarini toʻplash bilan bogʻliq qoidalar mavjud. Bunga Sogʻliqni saqlash sugʻurtasi portativligi va javobgarligi toʻgʻrisidagi qonun (HIPAA) va maʼlumotlarni himoya qilish boʻyicha Yevropa umumiy reglamenti (GDPR) kabi siyosatlar kiradi. GDPR Yevropa Ittifoqidagi bemorlarga taalluqlidir va sub’ektlar bemorlarning sogʻligʻiga oid maʼlumotlarni yigʻishda bemor maʼlumotlaridan foydalanishga rozilik talablarini batafsil bayon qiladi. Xuddi shunday, HIPAA sogʻliqni saqlash maʼlumotlarini Qoʻshma Shtatlardagi bemorlarning qaydlaridan himoya qiladi. 2016-yil may oyida Oq uy bir qator seminarlar oʻtkazish va Milliy fan va texnologiya kengashi (NSTC) Mashinalarni oʻrganish va sunʼiy intellekt boʻyicha kichik qoʻmitasini shakllantirish rejasini eʼlon qildi.
Xavotirini bildirgan yagona agentlik bu FDA. 2017-yil may oyida FDA Raqamli salomatlik boʻyicha yordamchi markaz direktori Bakul Patelning soʻzlaridan iqtibos keltiriladi:
"Biz mahsulotning toʻliq hayot aylanishi bilan amaliy tajribaga ega boʻlgan odamlarni jalb qilishga harakat qilmoqdamiz. Bizda sunʼiy intellekt va mashinani oʻrganishni biladigan baʼzi olimlarimiz bor, ammo biz bu texnologiya qanday rivojlanishini koʻra oladigan, bir-birini toʻldiruvchi odamlarni xohlaymiz.
XEI va JSSTning salomatlik uchun sunʼiy intellekt boʻyicha qoʻshma fokus guruhi (FG-AI4H) sogʻliqni saqlash sohasidagi sunʼiy intellekt dasturlarini sinovdan oʻtkazish va taqqoslash uchun platforma qurdi.
2021-yil yanvar oyida FDA yangi Harakatlar rejasini eʼlon qildi, "Sunʼiy intellekt/mashinalarni oʻrganish[AI/ML]-asoslangan dasturiy taʼminot tibbiy qurilma sifatida [SaMD] Harakat rejasi. Ushbu reja FDA ning dasturiy taʼminotida sunʼiy intellektni oʻz ichiga olgan tibbiy asboblarni tartibga solish boʻyicha kelajakdagi rejalarini belgilaydi. Ushbu reja manfaatdor tomonlarning FDA tomonidan eʼlon qilingan 2019-yilgi muhokama qogʻozi boʻyicha fikr-mulohazalariga bevosita javob boʻldi.
Maʼlumotlar yigʻish
Mashinalarni oʻrganishni samarali oʻrgatish va sogʻliqni saqlashda AIdan foydalanish uchun katta hajmdagi maʼlumotlar toʻplanishi kerak. Biroq, bu maʼlumotlarni qoʻlga kiritish koʻp hollarda bemorning shaxsiy hayotini talab qiladi va jamoatchilik tomonidan yaxshi qabul qilinmaydi. Misol uchun, Buyuk Britaniyada oʻtkazilgan soʻrov shuni koʻrsatdiki, aholining 63 foizi sunʼiy intellekt texnologiyasini yaxshilash uchun shaxsiy maʼlumotlarini baham koʻrishdan noqulay.
Avtomatlashtirish
Yaqinda oʻtkazilgan tadqiqotga koʻra, AI kelgusi 10-20 yil ichida Buyuk Britaniyadagi ish oʻrinlarining 35 foizini almashtirishi mumkin. Biroq, bu ishlardan, AI hozirgacha hech qanday sogʻliqni saqlash ishlarini bekor qilmagan degan xulosaga keldi. Agar sunʼiy intellekt sogʻliqni saqlash bilan bogʻliq ishlarni avtomatlashtirgan boʻlsa-da, avtomatlashtirishga eng sezgir boʻlgan ishlar raqamli maʼlumotlar, radiologiya va patologiya bilan shugʻullanadiganlar boʻladi, aksincha shifokor va bemor oʻrtasidagi oʻzaro munosabat.
Avtomatlashtirish shifokorlar bilan bir qatorda foyda keltirishi mumkin. Sogʻliqni saqlashda sunʼiy intellektdan foydalanadigan shifokorlar bunday boʻlmagan shifokorlar va tibbiyot muassasalariga qaraganda yuqori sifatli tibbiy yordam koʻrsatishi kutilmoqda.
Oxir oqibat, sunʼiy intellekt ijtimoiy maqsadlarga erishishga yordam beradi, jumladan, aloqani yaxshilash, sogʻliqni saqlash sifatini yaxshilash va avtonomiya.
Tarafsizlik
AI faqat kirish sifatida qabul qilingan maʼlumotlar boʻyicha qaror qabul qilganligi sababli, bu maʼlumotlar bemorning aniq demografiyasini aks ettirishi muhim. Shu sababli, ushbu tibbiyot muassasalari ozchiliklarni kamsitish va optimal yordam koʻrsatishdan koʻra foydani birinchi oʻringa qoʻyish uchun oʻz algoritmlarini adolatsiz ravishda kodlashi mumkin.
Shuningdek, ushbu algoritmlarda ijtimoiy va sogʻliqni saqlash sohasidagi tengsizliklarni kuchaytirishi mumkin boʻlgan nomaqbul tomonlar boʻlishi mumkin. AI qarorlari uning kiritilgan maʼlumotlarini toʻgʻridan-toʻgʻri aks ettirganligi sababli, u qabul qiladigan maʼlumotlar bemorning demografiyasini aniq koʻrsatishi kerak. Oq erkaklar tibbiy maʼlumotlar toʻplamlarida haddan tashqari koʻp. Shu sababli, ozchiliklar toʻgʻrisida minimal bemor maʼlumotlariga ega boʻlish AI koʻpchilik populyatsiyalar uchun aniqroq bashorat qilishiga olib kelishi mumkin, bu esa ozchilik populyatsiyalari uchun kutilmagan yomonroq tibbiy natijalarga olib keladi. Ozchiliklar jamoalaridan maʼlumotlarni yigʻish ham tibbiy kamsitishlarga olib kelishi mumkin. Masalan, OIV ozchilik jamoalari orasida keng tarqalgan virusdir va OIV holati bemorlarni kamsitish uchun ishlatilishi mumkin. Rentgenologik tizimlar va ularning natijalari (masalan, ruxsat) provayderga qarab farq qiladi. Bundan tashqari, klinisyenning ish amaliyoti, masalan, rentgenografiya uchun bemorni joylashtirish ham maʼlumotlarga katta taʼsir koʻrsatishi va taqqoslashni qiyinlashtirishi mumkin.
Chechen-Rossiya mojarosi
Chechen-Rossiya mojarosi (Чеченский конфликт, Chechenskiy konflikt; Нохчийн-Оьрсийн дов, Noxchiyn-Örsiyn dov) Rossiya (sobiq Sovet) hukumati va turli chechen qoʻshinlari oʻrtasidagi koʻp asrlik, koʻpincha qurol bilan hal qilinadigan toʻqnashuv edi. Mojaroning soʻnggi bosqichi 1991-yilda Sovet Ittifoqi parchalanganidan keyin boshlandi va 2017-yilgacha davom etdi.
Chechenistondagi rasmiy jangovar harakatlar 1785-yilga borib taqaladi. Lekin mojaroning elementlarini ancha oldinroq kuzatish mumkin. Rossiya imperiyasi dastlab Shimoliy Kavkazning oʻziga unchalik qiziqmasdi, faqat ittifoqdoshi Kartli-Kaxeti qirolligi (Sharqiy Gruziya) va uning dushmanlari Fors va Usmonli imperiyalari bilan aloqa olib borishdan manfaatdor edi. Bu mintaqada 1785-yilda chechenlarning ruslar mavjudligiga qarshi qoʻzgʻoloni, keyin yana toʻqnashuvlar va 1817-yilda Kavkaz urushining boshlanishiga olib keldi. Rossiya 1864-yilda yilgi urushda rasman gʻalaba qozondi, faqat chechen qoʻshinlarini 1877-yilda magʻlub etdi.
Rossiyadagi fuqarolar urushi davrida chechenlar va boshqa Kavkaz xalqlari 1921-yilda sovetlashtirilgunga qadar bir necha yil mustaqillikda yashaganlar. 1944-yilda nemis qoʻshinlari bilan hamkorlik qilish haqidagi shubhali daʼvolar asosida chechen xalqi jamoaviy ravishda Oʻrta Osiyoga surgun qilindi.
Chechenlar va Rossiya hukumati oʻrtasidagi soʻnggi mojaro 1990-yillarda boʻlib oʻtgan. Sovet Ittifoqi parchalanganida, chechen ayirmachilari 1991-yilda mustaqillik eʼlon qildi. 1994-yil oxirida Birinchi Chechen urushi boshlandi va ikki yillik janglardan soʻng Rossiya qoʻshinlari 1996-yil dekabrida mintaqadan chiqib ketishdi. 1999-yilda janglar qayta boshlandi, natijada yana bir yirik qurolli toʻqnashuv yuzaga keldi va har ikki tomonning koʻp sonli qurbonlari bilan yakunlandi. Grozniy jangida Checheniston poytaxti katta vayronagarchilikka uchradi. Rossiya armiyasi 2000-yil fevral oyi boshida Grozniy ustidan nazorat oʻrnatdi va urushni rasman tugatdi, lekin bosib olingan hududlarda qoʻzgʻolon va jangovar harakatlar bir necha yil davom etdi. 2017-yilda mojaroning tugashi eʼlon qilindi va oʻnlab yillar davom etgan kurash yakunlandi.
Kelib chiqishi
Chechenistonni oʻz ichiga olgan togʻli hudud boʻlgan Shimoliy Kavkaz Rossiya va Yaqin Sharq oʻrtasidagi muhim savdo va aloqa yoʻllarini oʻz ichiga oladi yoki ularga yaqin joylashgan boʻlib, uning nazorati ustida ming yillar davomida turli kuchlar kurashib kelgan. Rossiyaning mintaqaga kirishi 1556-yilda podsho Ivan Grozniy Oltin Oʻrda xonliklaridan Qozon va Astraxanni bosib olishi ortidan Shimoliy Kavkaz yoʻllarini nazorat qilish uchun boshqa zamonaviy kuchlar, jumladan Safaviylar, Usmonlilar bilan uzoq davom etgan kurash boshlandi.
XVI asrda Rossiya podsholigi Shimoliy Kavkazning Kabardiyasidagi Temryuk va Chechenistonning Shix Okotskiy kabi mahalliy knyazlar bilan ittifoqchilikka kirishib, Shimoliy Kavkazda taʼsir oʻtkazishga harakat qildi. Temryuk Shimoliy-Gʻarbiy Kavkazni nazorat qilgan va Rossiya yordami bilan Qrim bosqinlarining oldini olishga muvaffaq boʻlgan. Shimoli-Sharqiy Kavkaz asosan Shamxal knyazlari, Avar xonlari va Okotskning qudratli xoʻjayini (chechen feodal birligi) knyaz Shix tomonidan nazorat qilingan, uning taʼsiri butun Shimoliy-Sharqiy Kavkazga yetib borgan. Bu knyazlar oʻz hukmronligi va taʼsirini kuchaytirish uchun qurol sotib olib, rus kazaklarini Terek daryosi yaqiniga joylashtirdilar. Knyaz Shix Okotskiy qoʻshinida 500 ga yaqin kazak va 1000 nafar Okocheni (Aux chechenlari) boʻlgan va Dogʻistonda tez-tez Eron va Usmonlilarga qarshi yurishlar olib borgan.
Sulton-Mut XVII asr boshlariga qadar Rossiyaga qarshi siyosat olib borishda davom etdi va baʼzida chechenlar orasida yashab, ular bilan rus kazaklariga bosqinlar uyushtirdi. Biroq, Sulton-Mut bir necha bor ruslarga qoʻshilishga urinib, oʻzgara boshladi. Hatto ulardan fuqarolik ham soʻradi. Bu siyosatning oʻzgarishi koʻplab chechenlarni gʻazablantirdi va ularning Sulton-Mutdan uzoqlashishiga olib keldi. Bu Endirey (Sulton-Mut oilasi va uning chechen Sala-Oʻzden ittifoqchilari tomonidan nazorat qilinadigan Chechen- Qumik shahri) aholisi va Aux chechenlari oʻrtasida Auxga nisbatan ishonchsizlikni keltirib chiqardi.
1774-yilda Rossiya Osetiya ustidan nazoratni qoʻlga kiritdi va u bilan birga usmonlilardan strategik ahamiyatga ega Darial dovonini tortib oldi. Bir necha yil oʻtgach, 1783-yilda Rossiya Kartli-Kaxetiya qiroli Irakliy II bilan Georgiyevsk shartnomasini imzoladi va sharqiy Gruziya qirolligi — dushman musulmon davlatlari bilan oʻralgan nasroniy anklavini Rossiya protektoratiga aylantirdi. Shartnoma boʻyicha oʻz majburiyatlarini bajarish uchun Rossiya imperatori Yekaterina II Darial dovoni orqali Gruziya yoʻlini himoya qilish uchun bir qator harbiy qalʼalarni qurishni boshladi. Aslida, bu harakatlar qalʼalar qurish orqali chechenlarning anʼanaviy hududlariga bostirib kirish va ularga qarshi qaratilgan edi.
Shayx Mansur qoʻzgʻoloni va oqibatlari, 1785-1794-yillar
Taxminan shu vaqtlarda chechen imomi Shayx Mansur islom dinini targʻib qila boshladi va Shimoliy Kavkazning turli togʻli xalqlarini oʻzlarini keyingi xorijiy hujumlardan himoya qilish uchun Islom bayrogʻi ostida birlashishga daʼvat etdi. Uning faoliyati ruslar tomonidan mintaqadagi oʻz manfaatlariga tahdid sifatida koʻrilgan va 1785-yilda uni qoʻlga olish uchun kuch yuborilgan. Ruslar buning uddasidan chiqa olmay, oʻrniga uning boʻsh qolgan qishlogʻini yoqib yubordi, ammo qoʻshin Mansurning izdoshlari tomonidan qaytib ketayotganda pistirmaga tushib, yoʻq qilindi va shu tariqa birinchi Chechen-Rossiya urushi boshlandi. Urush bir necha yil davom etdi, Mansur asosan partizan taktikasini qoʻllagan va ruslar 1791-yilda Chechen qishloqlariga Mansur qoʻlga olinmaguncha keyingi jazo reydlarini yuborgan. Mansur 1794-yilda asirlikda vafot etgan.
Kavkaz va Qrim urushlari, 1817-1864-yillar
1812-yilgi urushda Rossiya fransuzlarning Napoleon boshliq qoʻshinlarini magʻlubiyatga uchratganidan soʻng, podsho Aleksandr I yana Shimoliy Kavkazga eʼtibor qaratdi va oʻzining mashhur generallaridan biri Aleksey Petrovich Yermolovga mintaqani egallashni topshirdi. 1817-yilda Yermolov qoʻmondonligi ostidagi rus qoʻshinlari Kavkazni bosib olishga kirishdilar. Yermolovning iqtisodiy urush, jamoaviy jazo va majburiy deportatsiyani oʻz ichiga olgan shafqatsiz taktikasi dastlab muvaffaqiyatli boʻldi, biroq ular Rossiyaning chechen jamiyati va madaniyatiga taʼsirini toʻxtatib qoʻygani va chechenlarning doimiy dushmanligini taʼminlaganligi sababli samarasiz deb taʼriflangan. Yermolov 1827-yilgacha qoʻmondonlikda qoldi. link=//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/1f/%D0%9D%D0%B0%D0%B8%D0%B1%D1%8B.jpg/220px-%D0%9D%D0%B0%D0%B8%D0%B1%D1%8B.jpg|thumb| Chechen artilleriyachilari 1828-yilda muridlik harakati vujudga kelganida, konfliktning burilish nuqtasi boʻldi. Unga dogʻistonlik avar Imom Shomil boshchilik qildi. 1834-yilda u Shimoliy-Sharqiy Kavkaz xalqlarini islom dini ostida birlashtirib, Rossiyaga qarshi „muqaddas urush“ eʼlon qildi. 1845-yilda Shomil qoʻshinlari Dargoda minglab rus askarlari va bir qancha generallarni qurshab oldi va oʻldirdi yoki ularni chekinishga majbur qildi.
1853-1856-yillardagi Qrim urushi paytida chechenlar Rossiyaga qarshi Usmonli imperiyasini qoʻllab-quvvatlashiga erishdilar. Biroq, qabila ichidagi mojarolar Shomil kuchlarini zaiflashtirdi va u 1859-yilda asirga olindi. Urush rasman 1862-yilda Rossiya Checheniston va boshqa Kavkaz etnik guruhlariga muxtoriyat berishni vaʼda qilganida tugadi. Biroq Checheniston va uning atrofidagi hududlar, jumladan, shimoliy Dogʻiston Terek viloyati sifatida Rossiya imperiyasi tarkibiga qoʻshildi. Baʼzi chechenlar Shomilning taslim boʻlishini xiyonat sifatida qabul qilishdi va shu bilan bu toʻqnashuvda dogʻistonliklar va chechenlar oʻrtasida kelishmovchilik paydo boʻldi, dogʻistonliklar chechenlar tomonidan rus hamkorlari sifatida ayblandi.
Rossiya fuqarolar urushi va Sovet davri
Rossiya inqilobidan keyin Shimoliy Kavkaz xalqlari Shimoliy Kavkaz togʻli respublikasini tashkil qilish uchun birlashdilar. Bu respublika 1921-yilgacha mavjud boʻlgan. Keyinchalik Iosif Stalin shaxsan 1921-yilda Kavkaz yetakchilari bilan muzokaralar olib borgan va Sovet davlati tarkibida ularga keng muxtoriyat vaʼda qilingan. Oʻsha yili Togʻli Muxtor Sovet Sotsialistik Respublikasi tuzildi, lekin 1924-yilda u tugatilib, oltita respublika tashkil etilgunga qadar davom etdi. Chechen-Ingush Avtonom Sovet Sotsialistik Respublikasi 1934-yilda tashkil topgan. Chechenlar va Sovet hukumati oʻrtasidagi qarama-qarshiliklar 1920-yillarning oxirida kollektivlashtirish paytida paydo boʻlgan. 1930-yillarning oʻrtalarida mahalliy rahbarlar hibsga olingan yoki oʻldirilganidan keyin uning toʻlqini pasaygan. 1932-yil boshida chechenlar qoʻzgʻolon koʻtardi va mart oyida magʻlubiyatga uchradi.
Chechenlarni etnik tozalash
link=//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/25/Yermolov_statue.jpg/220px-Yermolov_statue.jpg|thumb| Aleksey Yermolovning [[Grozniy|Grozniydagi haykali chechenlarga qarshi qaratilgan oʻzining iqtiboslaridan biri bilan: „Quyosh ostida bundan yomon va makkor odamlar yoʻq“. Haykal 1949-yilda, chechenlar oʻz vatanlaridan etnik jihatdan tozalanganidan toʻrt yil oʻtgach tiklangan va u 1989-yilgacha saqlanib qolgan. Hozirgi vaqtda Yermolov genotsidda ayblangan .]] 1941-yil iyun oyida fashistlar Germaniyasi Sovet Ittifoqiga bostirib kirdi. Sovet tarixshunosligi chechenlarni Vermaxtga ommaviy ravishda qoʻshilganlikda yolgʻon ayblov qoʻllagan. Zamonaviy rus tarixshunosligining oʻzi ham bu ayblovlarga asos yoʻqligini tan oladi. 1943-yil yanvariga kelib, nemislarning chekinishi boshlandi, Sovet hukumati chechenlar va ingushlar Sovet Ittifoqidagi boshqa xalqlar singari Qizil Armiya safida xizmat qilganiga qaramay, Shimoliy Kavkazdan uzoqda joylashgan hududlarga chechen va ingushlarni deportatsiya qilish masalasini muhokama qilishni boshladi. 1944-yil fevralida Lavrentiy Beriyaning bevosita qoʻmondonligi ostida etnik tozalash aktida yarim millionga yaqin chechen va ingushlar oʻz uylaridan koʻchirildi va Oʻrta Osiyoga majburan joʻnatildi. Ular Qozogʻiston va Qirgʻizistondagi majburiy mehnat lagerlariga joylashtirilgan. Talofatlar boʻyicha hisob-kitoblar 170 000 dan 200 000 gacha, baʼzi dalillar ham 400 000 kishi halok boʻlganligini koʻrsatadi. Qurbonlar asosan irgʻinlardan emas, hipotermiya (muzlashdan oʻlish) va ochlik tufayli halok boʻlgan. Deportatsiya paytidagi eng katta qirgʻi hududi Xaybax qirgʻini boʻlib, unda taxminan 700 nafar chechen bolalari, keksalari va ayollari molxonaga qamab qoʻyilgan va transport yoʻqligi bilan bogʻliq muammolar tufayli tiriklayin yoqib yuborilgan. Qirgʻin uchun masʼul boʻlgan ofitser Mixail Gvishiani Lavrentiy Beriyaning oʻzi maqtab, unga orden berishni vaʼda qilgan. Yevroparlamentning 2004-yilgi rezolyutsiyasida deportatsiya genotsid ekanligi aytilgan.
Etnik toʻqnashuvlar (1958—1965-yillar)
1957-yilda chechenlarga oʻz uylariga qaytishga ruxsat berildi. Chechen-Ingush Avtonom Sovet Sotsialistik Respublikasi qayta tiklandi. Zoʻravonlik 1958-yilda rossiyalik dengizchi va ingush yigiti oʻrtasida bir qiz uchun mojaro kelib, rus dengizchisi halok boʻlganidan keyin yana boshlangan. Voqea tezda ommaviy etnik tartibsizliklarga aylanib ketdi, chunki slavyan toʻdalari chechenlar va ingushlarga hujum qilib, toʻrt kun davomida butun mintaqa boʻylab ularning mulklarini talon-toroj qilishdi. Etnik toʻqnashuvlar 1960-yillarda ham davom etdi va 1965-yilda 16 ga yaqin toʻqnashuvlar qayd etilgan. Bu mojarolarda 185 kishi ogʻir jarohatlangan, ulardan 19 tasi halok boʻlgan. 1960-yil oxiriga kelib, mintaqa tinchlandi va Chechen-Rossiya mojarosi Sovet Ittifoqi parchalanishi va 1990-yilda Chechen urushlari boshlanishigacha tinch pozitsiyada edi.
Chechen urushlari
link=//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3c/Evstafiev-chechnya-tank-helmet.jpg/150px-Evstafiev-chechnya-tank-helmet.jpg|right|thumb|225x225px| Borz avtomati bilan [[Chechenlar|chechen qiruvchisi. 1995-yil]] 1991-yilda Checheniston Ichkeriya Chechen Respublikasi sifatida mustaqilligini eʼlon qildi. Baʼzi manbalarga koʻra, 1991-yildan 1994-yilgacha chechen boʻlmagan millatga mansub oʻn minglab odamlar (asosan ruslar, ukrainlar va armanlar) chechen boʻlmagan aholiga nisbatan zoʻravonlik va kamsitishlar haqida xabarlar tufayli respublikani tark etishgan. Boshqa manbalar koʻchishni davr voqealarining muhim omili deb hisoblamaydi, aksincha, Chechenistondagi ichki vaziyatning yomonlashuviga, Checheniston prezidenti Joxar Dudayevning tajovuzkor siyosatiga va ichki siyosatiga, Rossiya prezidenti Boris Yelsinning siyosiy ambitsiyalariga eʼtibor qaratadi. Rossiya armiyasi kuchlari 1994-yilda Grozniyga kiritildi, ammo ikki yillik shiddatli janglardan soʻng, rus qoʻshinlari oxir-oqibat Xasavyurt kelishuviga binoan Chechenistondan chiqib ketishdi. Checheniston 1999-yilda ikkinchi urush boshlanmaguncha mustaqilligini saqlab qoldi
1999-yilda Rossiya hukumati qoʻshinlari Chechenistonda islomiy kuchlarning Dogʻistonga bostirib kirishiga javoban Chechenistonda aksilterror kampaniyasini boshladilar. 2000-yil boshida Rossiya Grozniy shahrini deyarli butunlay vayron qildi va aprel oyi oxiriga kelib Chechenistonni bevosita Moskva nazorat ostiga olishga muvaffaq boʻldi. link=//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4a/Vladimir_Putin_18_January_2001-3.jpg/220px-Vladimir_Putin_18_January_2001-3.jpg|thumb| [[Ahmad Qodirov (oʻngda) 2000-yilda ayirmachilarning yetakchi muftiysi boʻlgan edi.]]
Chechen isyonlari
2000-yil may oyida Ikkinchi Chechen urushi tugaganidan beri, ayniqsa Checheniston, Ingushetiya va Dogʻistonda past darajadagi isyonlar davom etmoqda. Rossiya xavfsizlik kuchlari 2006-yil 10-iyulda Shamil Basayev kabi ularning baʼzi rahbarlarini oʻldirib, yoʻq qilishga muvaffaq boʻldi. Basayev oʻlimidan soʻng, Dokka Umarov 2013-yilda zaharlanish tufayli vafot etguniga qadar Shimoliy Kavkazdagi isyonchi kuchlarga rahbarlik qilgan.
Checheniston va boshqa Shimoliy Kavkaz respublikalaridagi islomchilar butun Rossiya boʻylab sodir etilgan qator teraktlarda, eng avvalo, 1999-yildagi rus xonadonlaridagi portlashlarda , 2002-yilda Moskva teatridagi garovdagi inqirozida , Beslan maktabini garovga olinganlikda ayblangan. 2004-yildagi inqiroz, 2010-yilgi Moskva metrosidagi portlashlar va 2011-yilda Domodedovo xalqaro aeroportidagi portlashlar ham musulmon chechenlarni aybdor deb topdi.
Hozirda Checheniston Rossiya tomonidan tayinlangan rahbari Ramzan Qodirovning boshqaruvi ostida. Neftga boy mintaqa Qodirov davrida nisbatan barqarorlikni saqlab qolgan boʻlsa-da, uni tanqidchilar va fuqarolar matbuot erkinligini bostirishda, boshqa siyosiy va inson huquqlarini buzganlikda ayblashadi. Bu davom etgan Rossiya hukmronligi tufayli mintaqada separatist guruhlar tomonidan kichik partizan hujumlari sodir boʻlmoqda. Tanglikni yanada kuchaytirgan holda, mintaqada „IShID“ va "Al-Qoida" ga aloqador jihodiy guruhlar mavjud.
Rossiya hukumati va chechen jangarilari oʻrtasidagi qoʻzgʻolon 2017-yilda yakunlangan boʻlsa-da, jangarilarni yoʻq qilish undan keyin ham davom etGAN.
Rossiyadan tashqarida
Chechenlar va ruslar oʻrtasidagi ziddiyat Rossiya chegarasidan tashqarida ham kuzatilmoqda. Suriyadagi fuqarolar urushi paytida qulagan Checheniston Respublikasi Ichkeriyaga sodiq qolgan chechen jangchilari va radikal chechen islomchilar ham Asad hukumatini agʻdarib, Suriyada Rossiya armiyasi va uning ittifoqchisi Bashar Asadga qarshi kurashgan.
2014-yilda Rossiyaga qarshi koʻplab chechenlar Ukraina koʻngilli batalonlari tarkibida Rossiya va Donbasdagi rus separatistik kuchlariga qarshi Donbasdagi urushda Shayx Mansur va Joxar Dudayev batalyonlarini tashkil qilishda koʻngilli ravishda jang qilishgan. Ukrainaparast chechenlar oʻz ishlarini Rossiya-Ukraina urushida Rossiyaga qarshi kurashga qoʻshgan hissalari deb bilishadi. . Ramzan Qodirov qoʻl ostidagi chechen qoʻshinlari Qrimning Rossiya Federatsiyasi tomonidan anneksiya qilinishida ham, Donbasdagi keyingi urushda ham qatnashmoqda.
2019-yil 23-avgust kuni Ikkinchi Chechen urushi davrida Checheniston Respublikasi Ichkeriyaning sobiq harbiy qoʻmondoni Zelimxon Xangoshvili Berlindagi bogʻda rossiyalik GRU xodimi tomonidan oʻldirilgan. Checheniston Respublikasi rahbari Ramzan Qodirov Xangoshvilini oʻldirishga buyruq berganlikda gumon qilinmoqda.
Qurbonlar
Ushbu toʻqnashuvda chechen qurbonlarining aniq sonini aniqlash qiyin, chunki yozuv maʼlumotlari yoʻqligi va toʻqnashuvlar uzoq davom etganidan bu qiyinchilik tugʻdirmoqda. Bir manbaga koʻra, faqat 1990-2000-yillardagi Birinchi va Ikkinchi Chechen urushida kamida 60 ming chechen halok boʻlgan. Checheniston muvaqqat parlamenti rahbari Taus Djabrailov aytganidek, bu ikki urushning yuqori baholariga koʻra, 150.000 yoki 160.000 kishi halok boʻlgan ligini aytish mumkin.
Manbalar
<references group="" responsive="0">
Marc-André Gragnani
Marc-André Gragnani () (1987-yil 11-martda tugʻilgan)—kanadalik professional xokkey himoyachisi. Marc-André Gragnani hozirda Shvetsiya Xokkey Ligasi (SHL) „Djurgårdens IF“ xokkey klubi bilan oʻynaydi. Marc-André Gragnani toʻrt yarim mavsumni Milliy Xokkey Ligasining „Buffalo Sabres“ xokkey klubi va ularning Amerika Xokkey Ligasi filiali „Portland Pirates“ xokkey jamoasida oʻtkazdi. Shuningdek, Marc-André Gragnani „Carolina“ xokkey klubi bilan erkin agent sifatida shartnoma imzolashdan oldin „Vancouver“ klubida yarim mavsum oʻynadi. 2015-yil 3-iyulda Marc-André Gragnani „New Jersey Devils“ xokkey klubi bilan bir yillik ikki tomonlama shartnoma imzoladi.
Oʻyin faoliyati
Marc-André Gragnani „Dauphins de Deux-Rives“ klubining kichik yosh toifasidagi jamoasi safida xokkey oʻynay boshlagan, soʻngra toʻrt yil davomida Quebec Major Junior Hokkey Ligasida (QMJHL) oʻynagan. Marc-André Gragnani 2005-yilgi NHL kirish loyihasida „Buffalo Sabres“ xokkey klubi safiga 87-oʻrindagi tanlov asosida qabul qilingan va 2007-yil iyun oyida „Sabres“ klubi bilan professional shartnoma imzolagan. „PEI Rocket“ klubi bilan kichik karerasini tugatgandan soʻng, Marc-André Gragnani 2007—2008-yilgi mavsumida „Sabres“ xokkey klubidagi professional faoliyatini boshladi va klub safida 2008-yil 23-fevralda debyut qildi. Garchi u dastlab himoyachi sifatida tanlangan boʻlsa-da, Marc-André Gragnani oʻzining birinchi mavsumida chap qanot pozitsiyasida oʻynadi. 2009-yil aprel oyida Marc-André Gragnani muntazam mavsumda 51 ochko qayd etib, „Portland“ klubi himoyachilari uchun yangi rekord oʻrnatdi. Shuningdek, Marc-André Gragnani bir mavsumda himoyachi tomonidan 42 ta golli uzatma bilan „Portland“ klubi franchayzing rekordini oʻrnatdi. 2011-yilda Marc-André Gragnani bir mavsumda 48 ta golli uzatma va 60 ochko toʻplagan holda oʻzining ikkala rekordini ham yangiladi.
Marc-André Gragnani 2011-yil mart oyida asosiy jamoasi „Buffalo Sabres“ xokkey klubiga chaqirilgan. Uning NHLdagi birinchi goli 2011-yil 3-aprelda „Carolina Hurricanes“ xokkey klubiga qarshi oʻyinda qoʻshimcha vaqtdagi gol boʻldi. Marc-André Gragnani 2011-yil „Sabres“ xokkey klubi bilan ikki yillik yangi shartnoma imzoladi.