Kalit so‘zlar:
informativlik,
alomat, tibbiy diagnostika, texnologiya, axborot tizimlari
Kirish
Hozirgi jamiyatda ko‘plab ma'lumotlar elektron shaklda ma'lumotlar bazalarida
saqlanadi. Ushbu ma'lumotlarning umumiy jihati shundaki, ma'lumotlar bazasida strategik
qarorlar qabul qilish uchun juda muhim bo‘lgan ko‘plab yashirin qonuniyatlar mavjud.
Shunday qilib, ushbu turdagi ma'lumotlarni tahlil qilish va yangi bilimlarni inson o‘qiy
oladigan shaklda taqdim etish qobiliyatiga ega kompyuter tizimlariga ehtiyoj bor.
Ma'lumotlar bazasidan bilimlarni ajratib olish va an'anaviy mashinaviy o‘rgatish usullari
o‘rtasidagi asosiy farq ma'lumotlar bazasidan o‘rgatuvchi tanlanma sifatida
foydalanishdadir. Ma'lumotlar bazalari odatda atributlar soni bo‘yicha ham, ma'lumotlar
bazasida taqdim etilgan obyektlar soni bo‘yicha ham juda katta bo‘ladi. Bir tomondan, ko‘p
sonli alomatlar tegishli sinf tavsiflarini topish ehtimolini oshiradi. Boshqa tomondan,
alomatlar sonining ko‘payishi qidiruv fazosi hajmining oshishiga olib keladi. Shubhasiz,
bugungi kunda har qanday real ma'lumotlar bazasi uchun fazo o‘lchami juda katta bo‘ladi,
shuning uchun to‘liq qidiruv usullaridan hech birini qo‘llash mumkin emas.
Masalaning qo‘yilishi va uning amaliy tadbiqi
Tibbiy diagnostika masalalarida bemorlar obyektlar sifatida ishlaydi. Alomatlar
tekshiruv natijalarini, kasalliklarning simptomlarini va qo‘llaniladigan davolash usullarini
tavsiflaydi.
Bilimlarni ajratib ochish uchun ma'lumotlarni qayta ishlashga qo‘yiladigan zamonaviy
talablarning o‘ziga xosligi quyidagilardan iborat: ma'lumotlar katta, turli toifali
alomatlar(binar, tartiblangan, miqdoriy), natijalar aniq va tushunarli bo‘lishi kerak.
Binar alomatlarga misollar sifatida jinsi, bosh og‘rig‘i, zaiflik, ko‘ngil aynishi va
boshqalarni keltirishimiz mumkin. Tartiblangan alomatlar - bu holatning og‘irligini (yengil,
o‘rtacha, og‘ir, hayot uchun xavfli) ifodalaydi. Miqdoriy belgilar - yosh, yurak urishi, qon
bosimi, qondagi gemoglobin miqdori, nafas olish tezligi, dori dozasi va boshqalar.
Bemorning alomatlari tavsifi aslida shu bemorning kasallik tarixini shakllantirish natijasi
bo‘ladi. Yetarli miqdordagi pretsedentlarni to‘plagan holda, turli muammolarni hal qilish
mumkin: kasallikning turini tasniflash (differensial diagnostika), davolashning eng to‘g‘ri
usulini aniqlash, kasallikning davomiyligi va natijalarini bashorat qilish, xavfni baholash.
asoratlarni aniqlash, sindromlarni topish - ma'lum bir kasallik uchun eng xarakterli
simptomlar to‘plami. Ko‘p sonli omillar bilan tavsiflangan obyektlarni o‘rganishda
ko‘pincha ushbu omillarning qaysi biri bizni qiziqtiradigan obyektlarning xususiyatlariga
ko‘proq ta'sir qilishini aniqlash kerak. Xususan, omillarning informativligini aniqlash
o‘rganilayotgan obyektni tahlil qilishning muhim bosqichlaridan biridir [1].
Bronxial astmaning og‘irligini baholashda ambulatoriya yoki klinik bo‘limni tanlash
keyingi davolanishga ta'sir qiladi. Davolash jarayonida bemor asosiy terapiyani tanlaydi
[2,3]. Ushbu ishning maqsadi Kulbak, Shannon va to‘plangan chastotalar usullaridan
foydalangan holda bronxial astmaning kuchayish darajasini baholashda eng informativ
alomatlarni aniqlashdir. Kulbak va Shennon usullarida nominal alomatlardan foydalanilgan
bo‘lsa, chastota to‘plash usulida miqdoriy alomatlar qo‘llanilgan. Tahlil qilish uchun
ma'lumotlar qMS tibbiy axborot tizimining ma'lumotlar bazasidan olingan va matnli faylga
to‘plangan, bu yerda obyektlar 30 alomatlar bilan tavsiflangan. Alomatlar
normallashmagan holda berilgan, shuning uchun informativ bo‘lgan alomatlarni izlash va
tanlash muhim vazifadir.
Shennon usuli alomatning turli gradatsiyadagi berilganlarini o‘rtacha vaznli miqdori
sifatida baholashni taklif qiladi.
,
,
1
1
(x ) 1
(P *
* log
),
G
K
i
i
i k
K
i k
i
k
I
P
P
109
bu yerda
G
– alomatning gradatsiyalari soni;
K
– sinflar soni;
P
i
–
,
1
K
i k
k
i
m
P
N
alomatning
i
–gradatsiyasi ehtimolligi, bu yerda
m
i,k
–
K
sinfda
i
–
gradatsiyaning ishtirok etish chastotasi,
N
– umumiy kuzatishlar soni;
P
i,k
–
K
– sinfdagi alomat
i
– gradatsiyasining ishtirok etish ehtimoli.
,
,
,
1
i k
i k
K
i k
k
m
P
m
Kulbak usuli informativlikni baholash sifatida masofa deb ataladigan ikki sinf o‘rtasidagi
farqlar o‘lchovini taklif qiladi. Kulbak mezoni bo‘yicha informativlikni baholash orqali
alomatni tahlil qilish usuli tibbiyotda tashxisga ta'sir qiluvchi individual omillarni ko‘rib
chiqishda keng qo‘llaniladi. Ushbu usulga ko‘ra, informativlik (yoki Kulbak masofasi)
quyidagi formula bo‘yicha hisoblanadi:
1
1
2
2
1
2
P
(x ) 1
[P
P ] * log
,
P
G
i
i
i
i
i
i
I
bu yerda
G
– alomatning gradatsiyalari soni;
P
i
1
– birinchi sinfda
i
– gradatsiyaning ishtirok etish ehtimoli;
,1
,1
,1
1
,
i
i
K
i
k
m
P
m
bu yerda
m
i,
1
– 1 – sinfda
i
– gradatsiyaning ishtirok etish chastotasi;
P
i
2
– 2 – sinfdagi alomatning
i
– gradatsiyasining ishtirok etish ehtimoli.
,
,
,
1
i k
i k
K
i k
k
m
P
m
bu yerda
m
i,
2
– 2 – sinfda
i
– gradatsiyaning ishtirok etish chastotasi.
Shennon usuli informativlik bahosini [0,1] intervaldagi normallashtirilgan qiymat
sifatida qaytaradi. Shuning uchun Shennon usuli bilan aniqlangan alomatning informativligi
haqida mutlaq ko‘rinishda gapirish mumkin: 1 ga yaqin - yuqori; 0 ga yaqinroq past.
Hisoblash eksperimentidan so‘ng eng katta informativlikga ega bo‘lgan alomatlar olindi.
Bularga quyidagilar kiradi: puls, NOCH (nafas olish chastotasi), EYNT (eng yuqori nafas
olish tezligi), PaO2 (arterial qondagi kislorodning qisman bosimi), PaCO2 (ikki oksidli
uglerodning arterial kuchlanishi), SaO2 (ayni vaqtdagi qondagi kislorod miqdori,
xirillashning mavjudligi/yo‘qligi, ong (bezovtalik yo‘q, qo‘zg‘alish, chalkashlik), suhbat
(bezovtalik yo‘q, iboralar, so‘zlar)).
Berilganlardan mantiqiy qonuniyatlarni qidirish usullarining natijalari IF‑THEN
qoidalari sifatida ifodalanadi [4]. Ushbu qoidalardan foydalanib, biz olingan natijalarni
tahlil qilamiz.
Agar {puls<110, NOCH<20, EYNT>80, PaCO2<45, SaO2>95, xirillash=ha, ong=bezovtalik
yo‘q, gaplashish=bezovtalik yo‘q} bo‘lsa, u holda, bemorning kasallik darajasi=yengil;
Agar {puls=[110,120], NOCH<25, EYNT=[50,80], PaO2>60, PaCO2>45, SaO2=[91,95],
xirillash=ha, ong=qo‘zg‘alish, gaplashish=iboralar} bo‘lsa, u holda, bemorning kasallik
darajasi=o‘rtacha og‘irlikda;
Agar {puls>120, NOCH>25, EYNT<50, PaO2<60, PaCO2<60, SaO2<90, xirillash=ha,
ong=qo‘zg‘alish, gaplashish=so‘zlar} bo‘lsa, u holda, bemorning kasallik darajasi=og‘ir;
Agar {puls>120, NOCH>25, EYNT<33, PaO2<60, PaCO2>45, SaO2<90, xirillash=ha,
ong=chalkashlik, gaplashish=so‘zlar} bo‘lsa, u holda, bemorning kasallik darajasi=hayoti
havf ostida;
|
