Universal International Scientific Journal
167
1
Asqaraliyev Odilbek Ulug’bek o’g’li.,
2
Xushmanov Ravshan Aktam o'g'li.,
3
Xushmanova Hilola
Aktam qizi
1
TATU Sun’iy intellekt kafedrasi dotsenti,
1
"RIOvaBSIAMTMDM TSHF" pediatr-neonatolog.,
3
TATU 2-
kurs magistranti
Uzbekistan
Annotatsiya.
Ushbu maqolada tibbiyotning eng nozik sohalaridan biri bo’lgan pediatriya sohasida
dori dozalash masalasini ekspert tizimi yordamida avtomatlashtirish masalasi muhokama qilingan. Sohada
mavjud formulalar, dori dozalash turlari o’rganilib, produksion model asosida qurilgan algoritmlar orqali
turli hisoblash usullari bo’yicha yechimlar taklif etadigan ekspert tizimi yaratilgan.
Kalit so‘zlar:
Ekspert tizim (ET), bilimlar ombori, produksion model, pediatriya.
Аннотация:
В статье рассматривается вопрос автоматизации дозирования лекарственных
препаратов в педиатрии — одной из самых чувствительных областей медицины — с
использованием экспертной системы. Была создана экспертная система, предлагающая решения для
различных методов расчета с помощью алгоритмов, построенных на основе производственной
модели, изучающей существующие в данной области формулы и типы дозировок лекарственных
препаратов.
UNIVERSAL XALQARO ILMIY
JURNAL
Jurnalning bosh sahifasi:
PEDIATRIYA SOHASIDA DORILARNI DOZALASH JARAYONLARI UCHUN EKSPERT
TIZIMI ISHLAB CHIQISH
Universal International Scientific
Year: 2025 Issue: 2 Volume: 4
Published: 25.04.2025
International indexes
Universal International Scientific Journal
16
8
Ключевые слова:
Экспертная система (ЭС), хранилище знаний, производственная модель,
педиатрия.
Abstract:
The article examines the issue of automating drug dosing in pediatrics, one of the most
sensitive areas of medicine, using an expert system. An expert system was created that offers solutions for
various calculation methods using algorithms built on the basis of a production model that studies existing
formulas and types of drug dosages in this area.
Keywords:
Expert system (ES), knowledge repository, production model, pediatrics.
Language:
Uzbek
Citation:
Askaraliyev , O., Khushmanov , R., & Khushmanova , H. (2025). DEVELOPMENT OF
AN EXPERT SYSTEM FOR DRUG DOSING PROCESSES IN PEDIATRIC. Universal International
Scientific
Journal,
2(4),
167–175.
Retrieved
from
https://universaljurnal.uz/index.php/jurnal/article/view/1513
Doi:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15280845
Copyright © 2025 by author(s) and Scientific Research Publishing Inc. This work is licensed under
the
Creative
Commons
Attribution
International
License
(CC
BY
4.0).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Kirish.
Hozirgi paytda tibbiy ekspert tizimlari
yaratish, katta hajmdagi tibbiy maʼlumotlarga
raqamli ishlov berish masalalarini yechishning
samarali usullarini topish, ularni tadqiq qilish va
amaliy natijalarni olishda qo’llash, maʼlumotlarni
qayta ishlash tezliginini oshirish masalalarini hal
etish,
shuningdek,
bilimlar
bazasi
qurish
texnologiyalaridan foydalanib foydalanuvchiga
qulay ekspert tizimi ishlab chiqish va kompyuter
resurslarni tejash muhim ahamiyat kasb etadi.
Ekspert tizimlari sun’iy intellektning ajralmas
qismi bo’lib, o’tgan asrdayoq ommalashib
ulgurgan. Ekspert tizimlar turli
sohalarda
insonlarga yaqindan yordam berib, kasblarga doir
malakani avtomatlashtiradi.
Dunyo hamjamiyati sog’lom ona va bola,
sog’lom kelajak haqida qayg’urayotgan bir paytda,
pediatriya sohasida dorilarni dozalarini hisoblash
masalasi
ahamiyatini
e’tiborsiz
qoldirib
bo’lmaydi. Dorilarni dozalashga doir turli
hsioblash tizimlari mavjud bo’lib, ularning
aksariyati pullik yoki istalgan foydalanuvchilar
foydalanishi uchun qulay emas. Bundan tashqari
sohada qo’llaniladigan to’rt xil dozalash turini
birlashtirgan manbaa mavjud emas, maqolada
yoritilgan tibbiy ekspert tizimimiz orqali ushbu
yangilikni olib kirganmiz.
Ekspert tizimlari qurishda foydalaniladigan bir
nechta modellar orasidan (produksion, freym,
semantik tarmoq, mantiqiy modellar) bizning
masalaga va biz taklif etadigan yechimga mos
keluvchi qoidalardan iborat produksion modelni
tanlab olamiz.
Produksion model asosida pediatriyada
dozalash uchun ET qurish
Har
bir
dastur
qurilishidan
oldin
modellashtirilib, reja tuzib olinganidek, biz ham
quyida
pediatriyada
dozalash
muammosini
yechishga mo’ljallangan ET qurish uchun
produksion modelni tanlab olamiz.
Universal International Scientific Journal
16
9
Produksion so’zi inglizcha “production” –
ishlab chiqarishs so’zidan kelib chiqqan bo’lib,
asosan forward chaining – oldinga zanjirlash
orqali qurilgan Rule-Based Expert System –
qoidalarga asoslangan ekspert tizimlarga nisbatan
qo’llaniladi. Produksion model produksion
qoidalarga asoslanadi va ularning umumiy
ko’rinishi “Agar … bo’lsa, u holda…”
ko’rinishida bo’ladi.
Produksion modelni dasturlashda qoidalar 2
qismdan iborat bo’ladi:
If – shart qismi (asos deb
ataluvchi bir nechta ifodalardan
iborat);
Then – qismi, xulosalar deb
ataluvchi bir nechta ifodalardan iborat
qism.
Har bir if va then qismlari bir yoki bir
nechta faktlar va maqsadlardan (goal) iborat
bo’lishi mumkin:
Sintaksis: If [A], [B], and [C], Then [D] and
[E].
Semantika: Agar A, B va C to’g’ri bo’lsa,
unda D va E ham to’g’ri.
Misol sifatida tibbiy eskpert tizim qurishda
produksion model asosida bilimlarni qurish
algoritmi o’z ichiga quyidagi bosqichlarni oladi:
Quyida
produksion
model
asosida
bilimlarni qurish algoritmi uchun algoritm blok-
•Hal qilinadigan muammoni aniq belgilash;
•Tizimdan qanday qaror yoki tavsiyalar olinishi kerakligini
aniqlash.
Muammoni aniqlash
•Mutaxassislar (ekspertlar) bilan suhbat.
•Tibbiy adabiyotlar, hujjatlar, amaliyotdan olingan
ma'lumotlar.
•Avvalgi holatlar asosida misollar to'plash.
Bilimlar manbalarini tahlil
qilish
•Har bir holat uchun IF-THEN shaklida qoidalar yoziladi.
Bilimlarni ishlab chiqish
(produksion qoidalar
yozish)
•Barcha ishlab chiqilgan qoidalarni bilimlar bazasiga
joylashtirish.
•Qoidalar o'rtasida mantiqiy bog'liqliklarni belgilash.
Qoidalar to'plamini tuzish
•
Forward chaining
(oldinga qarab chiqarish): ma’lumotdan
boshlab, xulosa chiqariladi.
Backward chaining
(orqaga qarab chiqarish): xulosadan
boshlab, ma’lumotlarni tekshiradi.
Inferensiya mexanizmini
tanlash (qaror chiqarish)
Turli test ma’lumotlar to‘plami yordamida qoidalarni
tekshirish.
Noto‘g‘ri yoki ziddiyatli qoidalarni tuzatish.
Testlash va verifikatsiya
Yangi bilimlar qo'shish
Eskirgan yoki noto'g'ri bilimlarni olib tashlash yoki
o'zgartirish
Optimizatsiya va
kengaytirish
Universal International Scientific Journal
17
0
sxema ko‘rinishida beriladi. Ushbu chizma oddiy
ekspert tizimlarida bilimlarni qanday tartibda
ishlab chiqish va qoida shaklida ifodalash
jarayonini ko‘rsatadi.
Yuqoridagi
bosqichlarni
bosqichma
bosqich amalga oshirib boramiz. Aniqlangan
muammo sohasida bilim manbalarini to’plab,
tahlillash ishlarini olib borgandan so’ngra
produksion model qoidalarini ishlab chiqamiz.
Pediatriyada dozalash turlari
Kasallik
aniqlanganda
shifokor
dori
dozasini o’zi belgilab beradi, ammo bazi hollarda
shifokor
buyurgan
dorining
dorixonada
topilmasligi,
qimmatliligi
tufayli
bemor
tomonidan boshqa alternativ dori qabul qilinishi
mumkin. Dorilar dozalari esa bir biridan farq
qiladi, mana shunday holatda bizda dori dozasini
mustaqil hisoblash zarurati paydo bo’ladi.
Universal International Scientific Journal
171
Dori-darmonning kerakli dozasini hisoblash
uchun bolaning vazni, bitta tabletkada faol
moddaning miqdorini ko’rsatish kerak (odatda
tabletkalarning
qadoqlarida,
shuningdek
yo’riqnomada ko’rsatilgan). Doim ham bemorning
aniq vaznini o’lchashning iloji bo’lmagan boshqa
holatlar uchun ham hisoblash usullari yaratilgan.
Ekspert tizim avtomatik ravishda ushbu hisob-
kitoblarni bajarib, xavfsiz va samarali dori
miqdorini tavsiya qiladi.
Dozalash turlari 4 turga bo’linadi, ular
o’zlarining qo’llanish holatlari, aniqliligi darajasi
bilan ajralib turadi:
1)
Vazn bo’yicha,
eng keng tarqalgan
va aniqlik jihatidan ham yuqori bo’lgan
dozalash
turi.
Zamonaviy
meditsina
xizmatlarida eng ko’p tavsiya etiladigan
dozalash bemor vazni bo’yicha amalga
oshiriladi
𝐷𝑜𝑧𝑎(𝑚𝑔) = 𝑇𝑎𝑣𝑠𝑖𝑦𝑎_𝑒𝑡𝑖𝑙𝑔𝑎𝑛_𝑑𝑜𝑧𝑎(
𝑚𝑔
𝑘𝑔
)
× 𝐵𝑒𝑚𝑜𝑟_𝑣𝑜𝑧𝑛𝑖(𝑘𝑔)
𝑇𝑎𝑣𝑠𝑖𝑦𝑎_𝑒𝑡𝑖𝑙𝑔𝑎𝑛_𝑑𝑜𝑧𝑎
–
bu yerda
kattalar
uchun
doza,
dorilarning
yo’riqnomasida keltirilgan dori dozasi.
2)
Yosh bo’yicha,
yosh bo’yicha
dozalashning juda ko’p formulalari
mavjud bo’lib, pediatriyada asosan, bola
yoshi ikki guruhga bo’lingan holda
hisoblanadi: 1 yoshgacha bo’lgan bolalar –
oy o’lchov birligida (Fried’s rule), va 1 dan
12 yoshgacha bo’lgan bolalar – yillar
o’lchov birligida (Young’s rule).
𝐹𝑟𝑖𝑒𝑑
′
𝑠
𝑟𝑢𝑙𝑒
𝑑𝑜𝑠𝑖𝑛𝑔(𝑚𝑔)
= (
𝑦𝑜𝑠ℎ(𝑜𝑦)
150
)
× 𝐾𝑎𝑡𝑡𝑎𝑙𝑎𝑟
𝑢𝑐ℎ𝑢𝑛
𝑑𝑜𝑧𝑎(𝑚𝑔)
,
𝑎𝑔𝑎𝑟 𝑦𝑜𝑠ℎ < 1
𝑌𝑜𝑢𝑛𝑔
′
𝑠
𝑟𝑢𝑙𝑒
𝑑𝑜𝑠𝑖𝑛𝑔(𝑚𝑔)
= (
𝑦𝑜𝑠ℎ(𝑦𝑖𝑙)
𝑦𝑜𝑠ℎ(𝑦𝑖𝑙) + 12
)
× 𝐾𝑎𝑡𝑡𝑎𝑙𝑎𝑟
𝑢𝑐ℎ𝑢𝑛
𝑑𝑜𝑧𝑎(𝑚𝑔)
,
𝑎𝑔𝑎𝑟 𝑦𝑜𝑠ℎ𝜖[1, 12]
Shuni alohida takidlash joizki, yoshga
asoslangan formulalardan faqat aniq vazn
yoki
BSA
mavjud
bo’lmaganda
foydalanish lozim. Ko’pgina zamonaviy
qo’llanmalar ushbu yoshga asoslangan
formulalarga nisbatan vaznga asoslangan
yoki BSA asosidagi dozani afzal ko’radi.
3)
Tana yuzasi (Body Surface Area)
bo’yicha
dori dozalash jarayoni, bolalarda
tana og’irligi va bo’yi kattalarga nisbatan
boshqacha nisbatda o’zgargani sababli
ba’zida vazn asosidagi dozalash yetarli
aniqlikni
bermaydigan
holatlarda
qo’llaniladi. Pediatriyada BSA (Body
Surface Area – tana yuzasi maydoni) juda
muhim fiziologik ko’rsatkich hisoblanadi,
BSA tana hajmi va metabolik faollikni
aniqroq ifodalaydi.
𝐵𝑆𝐴(𝑚
2
) = √
𝐵𝑜
′
𝑦(𝑠𝑚) × 𝑉𝑎𝑧𝑛(𝑘𝑔)
3600
,
𝑃𝑒𝑑𝑖𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘
𝑑𝑜𝑧𝑎
= (
𝐵𝑆𝐴
1.73
)
× 𝐾𝑎𝑡𝑡𝑎𝑙𝑎𝑟_𝑑𝑜𝑧𝑎𝑠𝑖
Pediatriyada
BSA
qo’llaniladigan
asosiy holatlar quyidagilarni o’z ichiga
oladi:
Universal International Scientific Journal
17
2
4)
ClCr (Kreatinin klirensi) bo’yicha,
Kreatinin klirensi buyraklar qondagi chiqindilarni
qanchalik
yaxshi
filtrlashini
ko’rsatadigan
o’lchovdir. Bu buyrak funktsiyasini ko’rsatadigan
glomerulyar filtratsiya tezligini (GFR) baholaydi.
Tozalash qiymati sarum kreatinin darajasi, bo’y va
yoshga qarab hisoblanadi. Bolalarda kreatinin
klirensi buyrak funktsiyasini baholash uchun juda
muhimdir, chunki ularning buyrak tizimi hali ham
rivojlanmoqda. Bu buyrak kasalligining dastlabki
belgilarini aniqlashga yordam beradi, vaqt o’tishi
bilan buyraklar faoliyatini nazorat qiladi va buyrak
klirensiga bog’liq bo’lgan dori dozalarini
moslashtiradi.
Shvarts
formulasi
odatda
pediatrik
bemorlarda kreatinin klirensini baholash uchun
ishlatiladi, bu aniq baholash va davolashni
ta’minlaydi.
Shvarts
formulasi
pediatrik
bemorlarda glomerulyar filtratsiya tezligini (GFR)
baholash uchun keng qo’llaniladigan usuldir. U
bo’y, sarum kreatinin darajasi va yoshga xos
konstanta (k) asosida kreatinin klirensini hisoblab
chiqadi. Formula buyraklar faoliyatini baholashga,
anomalliklarni aniqlashga va davolash qarorlarini
tanlashga yordam beradi.
𝐺𝐹𝑅(𝑚𝐿/𝑚𝑖𝑛/1.73𝑚
2
)
=
0.413 × 𝑏𝑜′𝑦(𝑠𝑚)
𝑠𝑒𝑟𝑢𝑚 𝑘𝑟𝑒𝑎𝑡𝑖𝑛𝑖𝑛(
𝑚𝑔
𝐷𝐿 )
0.413 −
bu universal koeffitsient pediatrik
yoshdagi bolalar uchun aniqlangan.
Kreatinin klirensi buyraklar kamolotiga va
mushak massasining o’zgarishiga qarab yoshga
qarab o’zgaradi, quyidagi jadvaldagi kreatinin
miqdori keltirib o’tilgan:
Yosh guruhi
Oddiy kreatinin klirensi (ml/min/1,73 m²)
Yangi tug’ilgan chaqaloqlar (≤ 28 kun)
20 – 50
Chaqaloqlar (28 kun - 2 yil)
30 – 80
Bolalar (2-12 yosh)
80 – 140
O’smirlar (12-21 yosh)
90 – 150
Shvarts formulasi buyrak funktsiyasining
ishonchli bahosini ta’minlasa-da, uning aniqligiga
mushak massasi, hidratsiya holati va ba’zi dorilar
kabi omillar ta’sir qilishi mumkin. Yangilangan
Shvarts formulasi aniqlikni yaxshilaydi, ammo
Pediatriyada
BSA
qo'llanilish
holatlari
Tomir ichiga
yuboriladigan dori
vositalari - Bolalar
yurak-qon tomir tizimi
o‘ziga xos bo‘lgani
uchun aniqlik zarur
Immunosupressiv
dorilar
(transplantatsiya,
autoimmun kasalliklar)
Individual metabolizm
farqlari bo‘lgan
holatlarda.
Yuqori yoki juda past
tana vazniga ega bolalar
- Juda ozg‘in yoki
semiz bolalar uchun kg
asosidagi dozalar
noto‘g‘ri chiqishi
mumkin.
Ximeoterapiya-
Onkologik holatlarda -
juda sezgir dozani talab
qiladigan dorilar uchun.
Universal International Scientific Journal
17
3
tasdiqlash uchun qo’shimcha testlar talab qilinishi
mumkin.
Python dasturlash tili yordamida ET
qurish
Bizga kerakli dasturlash tili sifatida python
dasturlash muhitini tanlab oldik, sababi esa ushbu
dasturlash tilining ekspert tizimlari qurishda juda
keng imkoniyatlari mavjud. Python o’zining
maxsus ekspert tizimlari uchun kutubxonalariga
egaligi, tezligi va foydalanishga qulayligi bilan
ajralib turadi.
Pythonda bir nechta ekspert tizimlari
yaratish uchun kutubxonalar bilan tanishgan
holda,
pythonning
standart
kutubxonasidan
foydalanib, qulay foydalanuvchi interfeysiga ega
ekspert tizim yaratildi.
Dastur nomi “Pediatric dosing ES” deb
nomlanib, unga yuqoridagi 4 xil dozalash
imkonini beruvchi oynalar qo’shildi. Dasturga
shuningdek, foydalanuvchiga tibbiyot sohasi
murakkabligi, dastur natijalaridan shifokor bilan
maslahatlashgan holda foydalanish mumkinligi
haqida eslatma ham biriktirildi.
Universal International Scientific Journal
17
4
1-rasm. Ekspert tizimida mavjud hisoblash oynalari.
Xulosa o’rnida shuni aytish mumkinki,
pediatriyada dozalash masalasini yechish uchun har
qanday holatda ham juda ehtiyotkorlik va shifokor
nazorati zarur bo’ladi. Bunday ekspert tizimlar esa
foydalanuvchilarga yoki yosh xodimlarga ekspert
tajribasidan foydalanishga yordam beradi.
Pediatriyada dozalash bo‘yicha ET tibbiy
bilimlarga asoslanib tuzilsa, bir qator afzalliklarga
erishiladi, jumladan, klinik aniqlik yuqori bo‘ladi,
vaqt va resurslarni tejaydi, yangi shifokorlar uchun
yordamchi vosita bo‘lib xizmat qiladi va eng
asosiysi sog‘liqni saqlash tizimida samaradorlikni
oshiradi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
Expert systems: Definitions, advantages and issues in medical field applications
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114900
2.
Expert systems: Definitions, advantages and issues in medical field applications. Aurora
Saibene, Michela Assale, Marta Giltri. Expert Systems with Applications Volume 177, 1 September 2021,
114900. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114900
3.
Validity of the use of Schwartz formula against creatinine clearance in the assessment of
renal functions in children. H W Dilanthi, G A M Kularatnam, S Jayasena, E Jasinge , D B D L
Samaranayake , V P Wickramasinghe. Sri Lanka Journal of Child Health, 2017; 46(2): 155-159. DOI:
10.4038/sljch.v46i2.8273
4.
Development problems and prospects of the medıcal expert systems. Masuma G.
Mammadova, Zarifa G. Jabrayilova. Problems of information technology, 2017, №1, 73–83. DOI:
10.25045/jpit.v08.i1.09
5.
Ekspert tızımlarını yaratıshda bılımlar omborınıng ahamıyatı va vazıfaları. Tashmetov
K.Sh., Aliev R.M., Aliev M.M. «Актуальные вопросы развития инновационноинформационных
технологий на транспорте» АВРИИТТ-2022 I-Республиканская научно-техническая конференция
(Ташкент, 21-22 ноября 2022 года). DOI: https://doi.org/10.47689/978-9943-7818-0-1-v2-pp97-103
6.
Medical Expert Systems Survey. Bassem S. Abu-Nasser. International Journal of
Engineering and Information Systems, 2017, 1 (7), pp.218-224. ffhal-01610722
7.
Ekspert tızımlarnıng asosıy turları va ıshlatılısh sohaları. N.E.Duisenov. Oriental Art •
February 2021.
8.
Giarratano, J., & Riley, G. (2005). Expert Systems: Principles and Programming (4th ed.).
Boston, MA: Course Technology. ISBN: 978-0534384479
9.
Kulikov, A. V. (2020). Rule-Based Expert Systems in Medicine. Journal of Medical Systems,
44(5), 85. https://doi.org/10.1007/s10916-020-01575-z
Universal International Scientific Journal
17
5
10.
Miller, R. A. (1994). Medical diagnostic decision support systems--past, present, and future:
a threaded bibliography and brief commentary. Journal of the American Medical Informatics Association,
1(1), 8–27. https://doi.org/10.1136/jamia.1994.95236145
11.
PEDeDose. SwissPedDose Foundation. (2024). Pediatric drug dosing tool.
ttps://www.pededose.ch
12.
MDCalc Clinical Calculators. (2024). Pediatric dosing tools. https://www.mdcalc.com
13.
Lexicomp Pediatric & Neonatal Dosage Handbook. (2024). Wolters Kluwer Health. ISBN:
978-1975171311
14.
British National Formulary for Children (BNFc). (2024). BMJ Group, RCPCH
Publications, and RPS Publishing. ISBN: 978-0857114571
15.
UpToDate. (2024). Pediatric drug information and clinical decision support. Wolters
Kluwer. https://www.uptodate.com
INTERNET MANBAALARI
1.
https://www.pediatriconcall.com/calculators/creatinine-clearance-schwartz-formula-
calculator
2.
https://www.medicalalgorithms.com/
3.
https://www.medicalalgorithms.com/calculating-total-daily-dose-by-div-surface-area
4.
https://www.foreseemed.com/
