Bakalav r darajasini olish uchun bitiruv malakaviy ishi

XULOSA ……………………………………………………………………..
57
FOYDALANGAN ADABIYOTLAR……………………………………….	58
ILOVA………………………………………………………………………..	60

KIRISH


Bugungi kunda axborot texnologiyalari sohasi respublikamizning rivojlanishida muhim oʻrin tutib kelmoqda. Oʻtgan yillar mobaynida Oʻzbekiston Respublikasi hukumati tomonidan yurtimizda axborot texnologiyalarini keng joriy qilish va rivojlantirish borasida olib borgan siyosati hozirgi kunga kelib oʻz natijalarini koʻrsatmoqda.
Оʻzbekiston Respublikasi Prezidentining 26.01.2022 yilda PQ-103-sonli «Yurak-qon tomir kasalliklarining oldini olish va davolash sifatini oshirish chora-tadbirlari tоʻgʻrisida»gi Qarori e’lon qilingan bo‘lib, bugungi kunda Respublikamizda yurak-qon tomir kasalliklarini oldini olish va kasallik oqibatida kelib chiqishi mumkin bоʻlgan salbiy oqibatlar, yangi turdagi kasalliklar tоʻgʻrisida oldindan bashorat qilish va xavflarni bartaraf etishga kоʻmaklashuvchi tizimlarni ishlab chiqish va joriy etish muhim ilmiy-amaliy masalalardan biri hisoblanadi.
Hozirgi kunda yurak kasalliklari o‘lim xavfiga olib keladigan asosiy sabablardan biri hisoblanadi. Shifokorlar buni osonlikcha bashorat qila olmaydi, chunki bu Bashorat qilish uchun tajriba va yuqori bilim talab qiladigan murakkab jarayon. Internetda sogʻliqni saqlash tizimlarida juda koʻp maʻlumotlar mavjud. Biroq, maʻlumotlardagi yashirin munosabatlar va belgilarni aniqlash uchun samarali tahlil vositalarining etishmasligi mavjud. Tibbiy diagnostikaning avtomatlashtirilgan tizimi tibbiy samaradorlikni oshiradi va xarajatlarni kamaytiradi. Ushbu bitiruv ishida ishlab chiqiladigan mobil-ilova tibbiy tadqiqotlar, xususan, yurak kasalliklari boʻyicha toʻplangan maʻlumotlarga asoslanib, kasallikning paydo boʻlishini bashorat qilishga moʻljallangan. Maqsad, yurak kasalliklari uchun eʻtiborga loyiq boʻlgan maʻlumotlar toʻplamida maʻlumotlarni yigʻish usullarini qoʻllash orqali yashirin belgilarni ajratib olish va mavjudligi shkala boʻyicha baholanadigan bemorlarda yurak kasalligi mavjudligini bashorat qilishdir. Yurak kasalliklarini bashorat qilish an’anaviy usullar bilan qayta ishlash va tahlil qilish uchun juda murakkab va massiv boʻlgan juda katta hajmdagi maʻlumotlarni talab qiladi. Bizning maqsadimiz yurak xastaliklarini bashorat qilish uchun hisoblash jihatidan samarali va aniq boʻlgan mos keladigan mashinani oʻqitish texnikasini topishdir. Oʻzbekistonda ham, xorijda ham eng yuqori oʻlim asosan yurak kasalliklari bilan bogʻliq. Jahon sogʻliqni saqlash tashkiloti (JSST) maʻlumotlariga koʻra, yurak bilan bogʻliq kasalliklar har yili 17,7 million kishining hayotiga zomin boʻladi, bu global oʻlimning 31 foizini tashkil qiladi. Shunday qilib, bu kasallikning dastlabki bosqichida toʻgʻri aniqlash orqali ushbu oʻlim darajasini tekshirish uchun juda muhim vaqt. Biz maʻlumotlar toʻplamidan bilimlarni kashf qilish uchun ma’lumotlarni intellektual tahlil qilishtexnologiyalaridan foydalanishimiz mumkin. Olingan bilimlar tibbiy xizmat maʻmurlari tomonidan xizmat sifatini yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin. Topilgan bilimlar, shuningdek, tibbiy mutaxassislar tomonidan salbiy dori taʻsirini kamaytirish va arzonroq terapevtik ekvivalent alternativalarni taklif qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Sogʻliqni saqlash tashkilotlari oldida turgan asosiy muammo (kasalxonalar, tibbiy markazlari) arzon narxlarda sifatli xizmatlarni taqdim etishdir. Sifatli xizmat bemorlarga toʻgʻri tashxis qoʻyish va samarali davolanishni oʻz ichiga oladi. Notoʻgʻri klinik qarorlar qabul qilinishi halokatli oqibatlarga olib kelishi mumkin.
Ushbu amaliyot bemorlarga koʻrsatiladigan xizmat sifatiga taʻsir qiluvchi kiruvchi notoʻgʻri qarashlar, xatolar va ortiqcha tibbiy xarajatlarga olib keladi.Vu va boshqalar klinik qarorlarni qoʻllab-quvvatlashning kompyuterga asoslangan bemor yozuvlari bilan integratsiyalashuvi tibbiy xatolarni kamaytirishi, bemorlarning xavfsizligini oshirishi, istalmagan amaliyot oʻzgarishini kamaytirishi va bemorning natijalarini yaxshilashi mumkinligini taklif qildi. Maʻlumotlarni modellashtirish va tahlil qilish vositalari, masalan, maʻlumotlarni intellektual tahlil qilish (Data Mining) klinik qarorlar sifatini sezilarli darajada yaxshilashga yordam beradigan eʻtirofga boy muhitni yaratish potentsialiga ega.
Bitiruv ishini amalga oshirishda Machine Learning usullaridan foydalanishga koʻproq eʻtibor qaratildi. Machine Learningni oʻrganish - bu empirik maʻlumotlarni ikki yondashuvda bajarishga yordam beradigan algoritmlarni oʻz ichiga olgan fan. Birinchidan, maʻlumotlarning xususiyatlari orqali murakkab munosabatlarni aniqlang va bashorat qilish uchun patternslardan foydalaning. Maqsad, yurak kasalliklari uchun eʻtiborga loyiq boʻlgan maʻlumotlar toʻplamida maʻlumotlarni yigʻish usullarini qoʻllash orqali yashirin shaklarni ajratib olish va mavjudligi shkala boʻyicha baholanadigan bemorlarda yurak kasalligi mavjudligini taxmin qilishdir. Yurak kasalliklarini bashorat qilish anʻanaviy usullar bilan qayta ishlash va tahlil qilish uchun juda murakkab va massiv boʻlgan juda katta hajmdagi maʻlumotlarni talab qiladi. Bizning maqsadimiz yurak xastaliklarini bashorat qilish uchun hisoblash jihatidan samarali va aniq boʻlgan mos keladigan mashinani oʻrganish texnikasini topishdir. Taklif etilayotgan metodologiya - Biz taklif qilayotgan usulda yurak xastaligini qisqa vaqt ichida samaraliroq va arzonroq aniqlash mumkin. Ushbu maqola mashinani oʻrganish algoritmlari yordamida oʻqitish va sinovdan oʻtkazish uchun oldindan ishlangan maʻlumotlar bilan ishlagan. Birinchi bosqichda oldindan ishlangan maʻlumotlar ikki qismga boʻlinadi. Ularning aksariyati oʻquv bosqichida (80%), qolganlari (20%) test bosqichida qoʻllaniladi. Taʻlim va sinov bosqichida tavsiya etilgan tizim qarorlar daraxti, XgBoost, KNN, Support vektor mashinasi, Naïve Bayes, Logistic Regression, AdaBoost va Random Forest kabi mashinani oʻrganish algoritmlari yordamida maʻlumotlar majmuamizni oʻrgatdi. Jupyter platformasidan foydalanib, biz mashgʻulot oʻtkazdik va nihoyat bemorning natijasini bashorat qildik. Ushbu koʻtarilgan tizimning asosiy maqsadi yurak kasalliklarini yanada samarali va aniqroq aniqlashdir.
Bu ish yurak xastaliklari uchun bashorat qilish tizimini tahlil qiladi. Ushbu ishda jinsi, qon bosimi va stress kabi tibbiy atamalar bemorlarda yurak xastaligi ehtimolini tavsiflash uchun ishlatiladi. Hozircha Bashorat qilish tizimlari uchun 13 ta parametrdan foydalaniladi. Ushbu tadqiqot ishiga yana ikkita parametr qoʻshildi - semirish va chekish. Maʻlumotlarni intellektual tahlil qilishda (Data mining) tasniflash algoritmlari (classification algorithms), qarorlar daraxti (decision trees), Naïve Bayes va neyron tarmoqlari (neural networks) yurak-qon tomir maʻlumotlar bazasida tahlil qilinadi. Ushbu ishda yurak-qon tomir kasalliklari xavfini koʻrsatish uchun tibbiy diagnostika tizimi aniqlanadi. Koʻp qatlamli oldinga uzatiladigan neyron tarmoqlar odatda murakkab tasniflash muammolariga moslashadi.