Axborot texnologiyalari, tarmoqlar va telekommunikatsiyalar

Foydalanilgan manbalar: 
[1]
https://www.raspberrypi.org/about/ 
Murojaat vaqti: 07.04.2022 10:44 
[2]
 
https://archivesit.org.uk/interviews/eben-upton-cbe/ 
Murojaat vaqti: 07.04.2022 18:18 
[3]
 
https://www.sonypencoed.co.uk/about/ 
Murojaat vaqti: 07.04.2022 20:23 
[4]
https://www.zdnet.com/article/14-million-raspberry-pis-sold-10-million-made- 
in-the-uk/
Murojaat vaqti: 08.04.2022 10:48 
[5]
 
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Banana_Pi 
Murojaat vaqti:08.04.2022 14:50 
[6]
https://arduinomaster.ru/raspberry-pi/orange-pi-konkurent-ili-podrazhatel- 
dlya-raspberry-pi/
Murojaat vaqti:11.04.2022 10:25
[7]
 
https://en.wikipedia.org/wiki/ODROID#cite_note-1 
Murajaat vaqti:12.04.2022 08:50
KATTA HAJMLI MA’LUMOTLAR VA ULARNING TIBBIYOTDA 
QO‘LLANILISH SOHALARI 
Abdullayev Husanboy Kamoladdinovich 
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti 
Urganch filiali magistranti 
, 
[e-mail]
 
Annotatsiya: 
Ushbu tezisda katta hajmli ma’lumotlar haqida tushuncha, ularning 
tibbiyot sohasidagi ahamiyati, qo‘llanilish sohalari va vazifalari yoritib berilgan. 
Kalit so‘zlar: 
Katta hajmli ma’lumotlar, EHR, EMR, PHR, MPM, NGS, GWAS 
Kirish. 
"Katta hajmli ma’lumotlar" an’anaviy dasturiy ta’minot yoki 
internetga asoslangan platformalar yordamida boshqarib bo‘lmaydigan katta 
hajmdagi ma’lumotlarni ifodalaydi. U an’anaviy ravishda ishlatiladigan saqlash, 
qayta ishlash va analitik quvvat miqdoridan oshib ketadi. Katta hajmli ma’lumotlar 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
355 
uchun bir qator ta’riflar mavjud bo‘lsa ham, eng mashhur va yaxshi qabul qilingan 
ta’rif Duglas Leyni tomonidan berilgan. Leyni (katta hajmli) ma’lumotlarning uch 
xil o‘lchamda, ya’ni hajm, tezlik va xilma-xillikda (3 Vs (volume, velocity, 
variety) deb nomlanuvchi) o‘sib borayotganini kuzatdi. [1] 
Sog‘liqni saqlash - bu inson salomatligi bilan bog‘liq muammolar yoki 
buzilishlarning oldini olish, tashxis qo‘yish va davolash uchun yagona maqsad 
bilan tashkil etilgan ko‘p o‘lchovli tizim. Sog‘liqni saqlash tizimining asosiy 
tarkibiy qismlari sog‘liqni saqlash mutaxassislari (shifokorlar yoki hamshiralar), 
sog‘liqni saqlash muassasalari (dorilar va boshqa diagnostika yoki davolash 
texnologiyalarini etkazib berish uchun klinikalar, shifoxonalar) va avvalgi 
ikkitasini qo‘llab-quvvatlovchi moliya institutidir. 
So‘nggi yillarda katta hajmli ma’lumotlar yuqori potensial sababli alohida 
qiziqish mavzusiga aylandi. Turli davlat va xususiy sektor sanoatlari taqdim 
etayotgan xizmatlarni yaxshilash maqsadida katta hajmli ma’lumotlarni ishlab 
chiqaradi, saqlaydi va tahlil qiladi. Tibbiyot sohasida katta hajmli ma’lumotlar 
shifoxona ma’lumotlari, bemorlarning tibbiy ma’lumotlari va tibbiy ko‘rik 
natijalari kabi yo‘nalishlarda uchraydi. Biotibbiyot tadqiqotlari, shuningdek, 
sog‘liqni saqlash bilan bog‘liq katta hajmli ma’lumotlarning muhim qismini tashkil 
etadi. Ushbu ma’lumotlar ishonchli axborot olish uchun to‘g‘ri boshqarish va tahlil 
qilishni talab qiladi. Aks holda, katta hajmli ma’lumotlarni tahlil qilish orqali 
yechim izlash ancha qiyin kechadi. Katta hajmli ma’lumotlarni qayta ishlashning 
har bir bosqichi bilan bog‘liq turli qiyinchiliklar mavjud, ularni faqat katta hajmli 
ma’lumotlarni tahlil qilish uchun yuqori darajadagi hisoblash yechimlaridan 
foydalanish orqali yengib o‘tish mumkin. Shu sababli, aholi salomatligini 
yaxshilash bo‘yicha tegishli yechimlarni taqdim etish uchun tibbiyot xodimlari 
katta ma’lumotlarni tizimli ravishda yaratish va tahlil qilish uchun tegishli 
infratuzilma bilan to‘liq jihozlangan bo‘lishi kerak. Katta hajmli ma’lumotlarni 
samarali boshqarish, tahlil qilish va talqin qilish zamonaviy sog‘liqni saqlash 
sohasi uchun yangi yo‘llarni ochish orqali ko‘p narsani o‘zgartiradi. Aynan 
shuning uchun turli sohalar, jumladan, sog‘liqni saqlash sohasi ushbu salohiyatni 
yanada yaxshi xizmatlar va moliyaviy afzalliklarga aylantirish uchun kuchli 
qadamlar qo‘ymoqda. 
Elektron tibbiy yozuvlar (Electronic health records - EHR) 
EHR - bu vaqt o‘tishi bilan shakllanadigan bemorlarning tibbiy tarixining 
elektron versiyasi bo‘lib, ushbu shaxslarning muolajasi bilan bog‘liq barcha asosiy 
klinik ma’lumotlarni, jumladan demografiya, rivojlanish qaydlari, muammolar, 
dori-darmonlar, hayotiy belgilar, o‘tmishdagi kasallik tarixi, emlashlar, 
laboratoriya ma’lumotlari va radiologiya hisobotlari hisoblanadi. [2] 
EHR zamonaviy sog‘liqni saqlash bilan bog‘liq ma’lumotlar bilan ishlash 
uchun ko‘plab afzalliklarni taqdim etdi. EHRning birinchi afzalligi shundaki, 
sog‘liqni saqlash xodimlari bemorning to‘liq tibbiy tarixiga qulay kirish 
imkoniyatiga ega bo‘ladi. Bu esa ortiqcha va qo‘shimcha tekshiruvlarni sezilarli 
darajada kamaytiradi, o‘qib bo‘lmaydigan qo‘l yozuvi tufayli kelib chiqadigan 
buyruqlar va noaniqliklarni va bir nechta tibbiy yordam ko‘rsatuvchi klinikalar 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
356 
o‘rtasida aloqani ta’minlaydi. EHR ma’lumotlarni tezroq olish imkonini beradi va 
sog‘liqni saqlash sifatining asosiy ko‘rsatkichlari to‘g‘risida tashkilotlarga hisobot 
berishni osonlashtiradi, shuningdek, kasalliklarning tarqalishi to‘g‘risida darhol 
xabar berish orqali sog‘liqni saqlash nazoratini yaxshilaydi. EHRlar, shuningdek, 
xodimlarning tibbiy sug‘urta dasturlari benefitsiarlari uchun xizmat sifatiga oid 
tegishli ma’lumotlarni taqdim etadi va tibbiy sug‘urta imtiyozlarining ortib 
borayotgan xarajatlarini nazorat qilishga yordam beradi. EHR va internet 
birgalikda bemorning hayoti uchun muhim bo‘lgan sog‘liq bilan bog‘liq millionlab 
tibbiy ma’lumotlarga kirishni ta’minlaydi. 
EHRga o‘xshab, elektron sog‘liqni saqlash yozuvlari (Electronic medical 
records - EMR) bemorlardan to‘plangan standart tibbiy va klinik ma’lumotlarni 
saqlaydi. EHRlar, EMRlar, shaxsiy tibbiy yozuvlar (Personal health records - 
PHR), tibbiy amaliyotni boshqarish dasturi (medical practice management 
software - MPM) va boshqa ko‘plab sog‘liqni saqlash ma’lumotlari komponentlari 
birgalikda tibbiy xatolarni kamaytirish bilan birga sog‘liqni saqlash sifatini, xizmat 
ko‘rsatish samaradorligini va xarajatlarini yaxshilash potentsialiga ega [3]. 
Sog‘liqni saqlash sohasidagi katta ma’lumotlarga tibbiy xizmat ko‘rsatuvchi 
provayder ma’lumotlari (EMR, dorixona retsepti va sug‘urta yozuvlari kabi), 
genomikaga 
asoslangan 
eksperimentlar 
(genotiplash, 
gen 
ekspressiyasi 
ma’lumotlari kabi) va narsalar internetining (IoT) aqlli tarmog‘idan olingan boshqa 
ma’lumotlar kiradi. (1-rasm) [4]. 
1-rasm. Katta hajmli ma’lumotlar analitikasi. 
Biologik tizim, masalan, inson hujayrasi, murakkab o‘zaro ta’sirning 
molekulyar va fizik hodisalarini tashkil etadi. Bunday murakkab tizimning turli 
komponentlari va hodisalarining o‘zaro bog‘liqligini tushunish uchun biotibbiy 
yoki biologik tajriba odatda kichikroq va/yoki oddiyroq komponent bo‘yicha 
ma’lumotlarni to‘playdi. Binobarin, qiziqtirgan biologik hodisaning keng xaritasini 
yaratish uchun bir nechta soddalashtirilgan tajribalar talab etiladi. Bu shuni 
ko‘rsatadiki, bizda qancha ma’lumotlar mavjud bo‘lsa, biz biologik jarayonlarni 
yaxshiroq tushunamiz. Ushbu g‘oya bilan zamonaviy texnikalar katta sur’atlarda 
rivojlandi. Misol uchun, inson genetikasini dekodlash uchun keyingi avlod 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
357 
sekvensiyasi (NGS) [5] va Genom keng assotsiatsiyasi tadqiqotlari (GWAS) [6] 
kabi samarali texnologiyalar integratsiyalashganidan keyin yaratilgan ma’lumotlar 
miqdorini tasavvur qilish mumkin. NGS-ga asoslangan ma’lumotlar ilgari erishib 
bo‘lmaydigan keng ma’lumotlarni taqdim etadi va eksperimental senariyni 
butunlay yangi bosqichga olib chiqadi. Bu real vaqt rejimida muayyan kasalliklar 
bilan bog‘liq biologik hodisalarni kuzatish yoki yozib olish imkonini oshirdi. Katta 
hajmdagi ma’lumotlar ko‘pincha noma’lum bo‘lib qoladigan yoki kichikroq 
eksperimental usullarda yashirin bo‘lgan katta hajmdagi ma’lumotlarni taqdim 
etishi mumkinligi haqidagi g‘oya "-omiks" davrini boshlab berdi. "Omika" 
intizomi sezilarli yutuqlarga guvoh bo‘ldi, chunki olimlar bitta "gen" ni o‘rganish 
o‘rniga ma’lum vaqt ichida "genomika" tadqiqotlarida organizmning butun 
"genomini" o‘rganishlari mumkin. Xuddi shunday, bitta genning ifodasi yoki 
"transkripsiyasi" ni o‘rganish o‘rniga, "transkriptomika" tadqiqotlari ostida barcha 
genlar yoki organizmning butun "transkriptomi" ning ifodasini o‘rganish mumkin. 
Ushbu individual tajribalarning har biri har qachongidan ham chuqurroq 
ma’lumotga ega bo‘lgan katta hajmdagi ma’lumotlarni yaratadi. Biroq, bu 
chuqurlik va aniqlik muayyan mexanizm yoki hodisani tushuntirish uchun zarur 
bo‘lgan barcha tafsilotlarni taqdim etish uchun yetarli bo‘lmasligi mumkin. 
Shuning uchun, odatda, yangi tushunchalarga ega bo‘lish uchun bir nechta 
tajribalar natijasida olingan katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qiladi. Bu haqiqat 
sog‘liqni saqlash sohasidagi katta ma’lumotlarga oid nashrlar sonining doimiy 
o‘sishi bilan tasdiqlanadi. Tibbiyot va sog‘liqni saqlash tizimlaridan olingan 
bunday katta ma’lumotlarni tahlil qilish sog‘liqni saqlash uchun yangi 
strategiyalarni taqdim etishda katta yordam berishi mumkin. Ma’lumotlarni 
yaratish, to‘plash va tahlil qilishdagi so‘nggi texnologik ishlanmalar yaqin 
kelajakda shaxsiylashtirilgan tibbiyot sohasida inqilobga umidlarni oshirdi.