CHUQUR O‘QITISH USULLARI ASOSIDA MATNLI MA’LUMOTLARNING QISQACHA MAZMUNINI CHIQARISH METODLARI

Аннотация

Ushbu ilmiy maqolada Z-sonlar nazariyasiga asoslangan holda tibbiy ko‘rsatkichlarda mavjud bo‘lgan noaniqlik va ishonchlilik omillarini hisobga olgan holda qandli diabet kasalligini tashxislash algoritmi ishlab chiqilgan. Zadeh tomonidan taklif etilgan Z-sonlar modeli har bir tibbiy ko‘rsatkichni ikkilik shaklda – qiymat (A) va unga bo‘lgan ishonch darajasi (B) bilan ifodalash imkonini beradi. Tadqiqotda qon shakar darajasi, tana massasi indeksi, qon bosimi, bemorning oilaviy tarixi va boshqa ko‘rsatkichlar asosiy parametr sifatida tanlangan. Ushbu ko‘rsatkichlar Z-sonlar ko‘rinishida qayta ishlanib, ularning umumiy noaniqlik qiymati va ishonchlilik darajasi hisoblangan. Taklif etilgan algoritm Python dasturlash tili asosida modellashtirilib, uning samaradorligi misollar orqali namoyon etilgan. Natijalarga ko‘ra, Z-sonlar yordamida tibbiy tashxis jarayonida aniqlikni oshirish va noaniq ma’lumotlar asosida asosli qaror qabul qilish imkoniyati mavjudligi tasdiqlandi. Ishda sun’iy intellektning tibbiyotdagi qo‘llanilishiga oid amaliy yondashuvlar ham ko‘rib chiqilgan. Kalit so’zlar: Z-sonlar, noaniqlik, ishonchlilik darajasi, qandli diabet, tibbiy tashxis, sun’iy intellekt, fuzzy model, ma’lumotlarni birlashtirish, Python algoritmi, sog‘liq ko‘rsatkichlari. Qandli diabet kasalligini Z-sonlar asosida tashxislash algoritmi, bemorning turli tibbiy ko‘rsatkichlarini (masalan, qon shakar darajasi, tana massasi indeksi, oilaviy tarix) hisobga olib, noaniqlik va ishonchlilik darajasini aniqlash uchun tuzilishi mumkin. Quyida shunday algoritmning asosiy bosqichlari keltirilgan: Algoritmning tuzilishi 1. Ma’lumotlarni yig‘ish Har bir bemor uchun quyidagi asosiy ko‘rsatkichlar yig‘iladi:  Qon shakar darajasi (Glucose Level)  Tana massasi indeksi (BMI)  Oilaviy tarix (Family History)  Qon bosimi (Blood Pressure) https://scientific-jl.com/new 33 22 55 Volume–79_Issue-1_June-2025 JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS  Boshqa sog‘liq ko‘rsatkichlari (masalan, yosh, jins) Har bir ko‘rsatkich noaniq qiymat (A) va ishonchlilik darajasi (B) bilan ifodalanadi, ya’ni har bir ko‘rsatkich Z-son sifatida ifodalanadi: (Ai,Bi). 2. Tashxis uchun Z-sonlarni shakllantirish Har bir ko‘rsatkich uchun noaniqlik va ishonchlilik darajalari baholanadi. Misol: Qon shakar darajasi: (A1,B1)=(120 mg/dL,0.85) BMI: (A2,B2)=(27 kg/m2,0.8 Oilaviy tarix: (A3,B3)=(1 (positive),0.9 3. Z-sonlarni birlashtirish Tashxislash uchun barcha Z-sonlarni birlashtirish zarur. O‘rtacha noaniqlik qiymatini va umumiy ishonchlilik darajasini hisoblash uchun Z-sonlarni qo‘shish yoki ko‘paytirish operatsiyasidan foydalanish mumkin. 4. Tashxis ishonchlilik darajasini hisoblash Natijaviy Z-sonning ishonchlilik darajasi qandli diabet tashxisi uchun asos bo‘ladi. Agar ishonchlilik darajasi yuqori bo‘lsa (masalan, 0.8 dan yuqori), tashxis ishonchli deb hisoblanadi. Algoritm bo‘yicha misol: Qadam 1: Ma’lumotlarni olish Qon shakar darajasi: (120,0.85) BMI: (27,0.8) Oilaviy tarix: (1,0.9) Qadam 2: Z-sonlarni birlashtirish def add_z_numbers(z1, z2): A1, B1 = z1 A2, B2 = z2 A_avg = (A1 + A2) / 2 B_avg = (B1 + B2) / 2 return (A_avg, B_avg) # Ma’lumotlarni Z-son sifatida aniqlash glucose = (120, 0.85) bmi = (27, 0.8) family_history = (1, 0.9) # Z-sonlarni birlashtirish result = add_z_numbers(glucose, bmi) result = add_z_numbers(result, family_history) Qadam 3: Natijani chiqarish A_avg, B_avg = result https://scientific-jl.com/new 33 22 66 Volume–79_Issue-1_June-2025 JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS print(f"Natijaviy tashxis: Noaniq qiymat: {A_avg}, Ishonchlilik darajasi: {B_avg*100}%") Yakuniy natija: Noaniq qiymat: Bu ko‘rsatkichlarning o‘rtacha qiymati, qandli diabet tashxisi uchun umumiy baho sifatida olinadi. Ishonchlilik darajasi: Tashxisning qanchalik ishonchli ekanligini ko‘rsatadi. To‘liq Kod: def add_z_numbers(z1, z2): A1, B1 = z1 A2, B2 = z2 A_avg = (A1 + A2) / 2 B_avg = (B1 + B2) / 2 return (A_avg, B_avg) # Ma’lumotlarni Z-son sifatida aniqlash glucose = (120, 0.85) # Qon shakar darajasi bmi = (27, 0.8) # BMI family_history = (1, 0.9) # Oilaviy tarix # Z-sonlarni birlashtirish result = add_z_numbers(glucose, bmi) result = add_z_numbers(result, family_history) # Natijani chiqarish A_avg, B_avg = result print(f"Natijaviy tashxis: Noaniq qiymat: {A_avg}, Ishonchlilik darajasi: {B_avg*100}%") Xulosa: Ushbu algoritm Z-sonlar yordamida qandli diabet tashxisining ishonchlilik darajasini aniqlash imkonini beradi. Har bir bemorning ko‘rsatkichlari hisobga olinadi va ular o‘rtacha hisoblangan ishonchlilik darajasi orqali tahlil qilinadi. Bu metod noaniq ma’lumotlarni birlashtirish va umumiy tashxislashda ishonchli yondashuvni ta’minlaydi. https://scientific-jl.com/new 33 22 77 Volume–79_Issue-1_June-2025