JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–79_Issue-1_June-2025
325
325
Z-SONLAR ASOSIDA NOANIQ TIBBIY MA’LUMOTLARNI
TAHLIL QILISH VA QANDLI DIABET TASHXISINI QO‘YISH
ALGORITMINI ISHLAB CHIQISH
Toshkent xalqaro moliyaviy boshqaruv va
texnologiyalar universiuteti
“Arxitektura va raqamli texnologiyalari”
kafedrasi katta o‘qituvchisi
F.N.Iskandarova
Annotatsiya:
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)
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–79_Issue-1_June-2025
326
326
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
JOURNAL OF NEW CENTURY INNOVATIONS
Volume–79_Issue-1_June-2025
327
327
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.
