Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Кубегенова Айгуль Даулетовна «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжаудың есептеу әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Қожамкулова Жадра Жумагуловна - философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, IT инженерия және жасанды интеллект кафедрасы, Ғұмарбек Дәукеев атындағы Алматы энергетика және байланыс университеті (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);
Увалиева Индира Махмутовна – философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, Д.Серікбаев атындағы Шығыс Қазақстан техникалық университетінің цифрлық технологиялар және жасанды интеллект мектебінің профессоры (Өскемен қ., Қазақстан Республикасы);
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Барахнин Владимир Борисович – техника ғылымдарының докторы, профессор, механика-математика факультетінің математикалық пішіндеу кафедрасының меңгерушісі, Новосібір мемлекеттік университеті (Новосібір қ., Ресей);
Урмашев Байдаулет Амантаевич – физика-математика ғылымдарының кандидаты, профессор әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті Ақпараттық технологиялар факультетінің профессоры (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Козбакова Айнур Холдасовна - философия докторы (PhD), қауымдастырылған профессор, ҚР ҒЖБМ ҒК «Ақпараттық және есептеу технологиялары институты» ШЖҚ РМК «Жасанды интеллект және робототехника» зертханасының жетекші ғылыми қызметкері (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Искаков Казизат Такуадинович - физика-математика ғылымдарының докторы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, профессор, «Компьютерлік және программалық инженерия» кафедрасының профессоры(Астана қ., Қазақстан Республикасы)
Криворотько Ольга Игоревна - физика-математика ғылымдарының докторы, С.Л.Соболев атындағы СО РАН математика институты (Новосібір қ., Ресей)
Қорғау 2026 жылғы 27 наурыз, сағат 15:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6D070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://clck.ru/3RpqeV
Мекен-жайы: Астана қаласы, А. Пушкин көшесі, 11 үй, 2 оқу ғимараты, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Кубегенова Айгуль Даулетовнаның «6D070400 – Есептеу техникасы және программалық қамтамасыз ету» мамандығы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжаудың есептеу әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу» диссертациялық жұмысына АННОТАЦИЯ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Қазіргі уақытта әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралуы қоғамдық денсаулық сақтау жүйесінің өзекті мәселелерінің бірі болып табылады. Туберкулез, АИТВ-инфекциясы және олардың ко-инфекциясы өңірлік деңгейде тұрақты мониторинг пен дәл болжауды талап етеді. Дәстүрлі статистикалық әдістер эпидемиологиялық үдерістердің күрделі динамикасын әрдайым толық сипаттай бермейді, осыған байланысты есептеу әдістері мен алгоритмдерге негізделген заманауи тәсілдерді қолдану қажеттілігі арта түсуде. Соңғы жылдары эпидемиологиялық болжаудың дәлдігін арттырудың тиімді құралдары ретінде математикалық модельдеу, деректерді интеллектуалды талдау (Data Mining) кеңінен қолданылуда. Әсіресе эпидемиологиядағы тура және кері есептерді шешуге арналған есептеу алгоритмдерін әзірлеу маңызды болып табылады, бұл аурулардың таралу заңдылықтарын тереңірек түсінуге және басқарушылық шешімдерді ғылыми негізде қабылдауға мүмкіндік береді. Қазақстан Республикасында цифрлық денсаулық сақтауды дамыту және деректерге негізделген шешім қабылдау тетіктерін енгізу жағдайында әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжауға арналған есептеу әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу ғылыми және практикалық тұрғыдан өзекті міндет болып табылады. Зерттеу мақсаты. Аймақтық деңгейде әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралуын болжау дәлдігі мен тұрақтылығын арттыру мақсатында математикалық модельдеу, деректерді интеллектуалды талдау, оңтайландыру және есептеу әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу. Зерттеу міндеттері. 1. Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжауға арналған эпидемиялардың қолданыстағы математикалық модельдері мен әдістерін талдап, олардың шектеулері мен есептеу әдістерін қолдану мүмкіндіктерін анықтау. 2. Аймақтағы (Батыс Қазақстан облысы) әлеуметтік маңызы бар аурулар бойынша деректерді жинау, құрылымдау және компьютерлік өңдеу алгоритмдерін әзірлеу және жүзеге асыру, сондай-ақ болжам сапасын бағалау үшін Data Mining технологияларын қолдану. 3. Аймақтың әлеуметтік факторларын ескере отырып, әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралуын, математикалық модельдеу бойынша тура есепті шешудің дискреттік алгоритмін әзірлеу. 4. Әлеуметтік маңызы бар аурулардың болжамын қамтамасыз ету үшін оңтайландыру әдістеріне негізделген кері есепті шешудің дискреттік алгоритмін әзірлеу 5. Аймақтағы нақты деректері негізінде әзірленген дискреттік алгоритмдерге сандық эксперименттер жүргізу және оларды апробациядан өткізу. Зерттеу әдістері. Зерттеу барысында теориялық және эксперименттік зерттеулер әдістері қолданылды. Әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралуын сипаттау және болжау үшін математикалық және компьютерлік модельдеу, алгоритмдеу тәсілдері пайдаланылды. Тікелей және кері есептерді шешу мақсатында параметрлерді сәйкестендіруге арналған оңтайландыру әдістері қолданылды. Медициналық және эпидемиологиялық деректерді жинау, құрылымдау және талдау үшін Data Mining технологияларының әдістері пайдаланылды. Есептеу тиімділігін қамтамасыз ету мақсатында алгоритмдерді іске асыруда параллельді есептеу тәсілдері пайдаланылды, ал алынған нәтижелер негізінде эпидемиологиялық болжамдар жасалды. Диссертациялық зерттеудің ғылыми жаңалығы: 1. Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжауға арналған кешенді тәсіл ұсынылды. Ол математикалық моделдеудің тікелей және кері есептерін машиналық оқыту әдістерімен интеграциялауға негізделген және эпидемиологиялық үдерістерді болжаудың дәлдігін арттыруға мүмкіндік береді. 2. Аймақтағы әлеуметтік маңызы бар аурулар бойынша деректерді жинау, құрылымдау және компьютерлік өңдеу әдісі Data Mining технологияларын қолдану арқылы әзірленді. Бұл әдіс болжамның нақтылығы мен сапасын арттыруға бағытталған. 3. Әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралуын математикалық модельдеудің тура есепті шешуге арналған дискреттік алгоритм әзірленіп, іске асырылды. Алгоритм эпидемиологиялық үдерістің динамикасына ықпал ететін өңірдің нақты факторларын ескеруге негізделген. 4. Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжаудың дәлдігін арттыру және математикалық модель параметрлерін идентификациялау үшін оңтайландыру әдістеріне негізделген кері есепті шешудің дискреттік алгоритмі әзірленіп, іске асырылды. Қорғауға шығарылатын негізгі нәтижелер: 1. Математикалық моделдеудің тікелей және кері есептерін машиналық оқыту әдістерімен интеграциялауға негізделген әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжаудың дәлдігін арттыруды қамтамасыз етілген кешенді тәсіл ұсынылды. 2. Аймақтағы әлеуметтік маңызы бар аурулар жөніндегі деректерді жинау, құрылымдау және компьютерлік өңдеуге арналған Data Mining технологияларына негізделген болжамның нақтылығы мен сапасын арттыруды қамтамасыз ететін әдіс ұсынылды. 3. Әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралуын математикалық модельдеудің шешудің, өңірдің нақты факторларын ескере отырып тура есепті шешуге арналған дискреттік алгоритм ұсынылды. 4. Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжауды қамтамасыз етуге арналған, оңтайландыру әдістері негізінде әзірленген кері есепті шешудің дискреттік алгоритмі ұсынылды. 5. Аймақтағы нақты деректері негізінде жүргізілген апробация нәтижелері әзірленген алгоритмдердің өңірлік эпидемиологиялық болжау міндеттерінде практикалық қолданылуы расталды. Зерттеу нәтижелерінің практикалық маңыздылығы. Зерттеу жұмысының практикалық маңызы алынған ғылыми нәтижелерді денсаулық сақтау органдары жұқпалы аурулар мен эпидемиялардың өршуін болжау мақсатында модельдік және тарихи деректерді салыстыру арқылы тиімді пайдалануға мүмкіндік беруімен айқындалады. Әзірленген есептеу әдістері мен алгоритмдері санитариялық-эпидемиологиялық қызмет жүйесінде деректерді компьютерлік өңдеу тәсілдерін енгізуге негіз болады, бұл күрделі эпидемиологиялық ақпаратты уақтылы жинауға, сақтауға және өңдеуге, сондай-ақ эпидемиологиялық қадағалау жүйесінің ақпараттық қамтамасыз етілу деңгейін арттыруға мүмкіндік береді. Компьютерлік өңдеумен қатар кешенді деректерді жинақтау эпидемиология саласындағы ақпараттандыру деңгейін едәуір жоғарылатады. Диссертациялық жұмыста әзірленген алгоритмдер мен бағдарламалық қамтамасыз ету Жәңгір хан атындағы Батыс Қазақстан аграрлық-техникалық университетінің оқу процесіне енгізіліп, оқу-әдістемелік және ғылыми-зерттеу жұмыстарында қолданылуда, бұл тиісті енгізу актілерімен расталған. Сонымен қатар, зерттеу нәтижелері Батыс Қазақстан облыстық АИТВ инфекциясының алдын алу жөніндегі орталықтың тәжірибелік қызметіне енгізіліп, өңірдегі АИТВ инфекциясы мен әлеуметтік маңызы бар жұқпалы аурулардың таралуын талдау және болжау барысында пайдаланылуда. Ұсынылған әдістер мен алгоритмдер эпидемиологиялық үдерістерді талдау мен болжауға арналған қолданыстағы үлгілерді жетілдіруге өз үлесін қосып, инфекциялық аурулардың таралуына қарсы күресті күшейтуге, басқарушылық шешімдерді ғылыми негізде қабылдауға және халықтың өмір сүру сапасын арттыруға ықпал етеді. Зерттеу нысаны - Батыс Қазақстан облысы жағдайында әлеуметтік маңызы бар аурулардың таралу процесі. Зерттеу пәні - Data Mining технологияларын қолдана отырып, эпидемиологияның тікелей және кері есептерін шешуге және оңтайландыруға арналған математикалық модельдер, дискретті алгоритмдер және программалық құралдар. Докторанттың жеке үлесі. Диссертациялық зерттеу барысында зерттеу міндеттерін қою және формализациялау жүргізілді. Әлеуметтік маңызы бар ауруларды болжауға арналған математикалық модельдер, есептеу әдістері және дискреттік алгоритмдер әзірленді. Әзірленген алгоритмдердің программалық іске асырылуы жүзеге асырылды. Нақты статистикалық және синтетикалық деректерді пайдалана отырып сандық эксперименттер жүргізілді. Алынған нәтижелерге талдау, интерпретациялау және жалпылау жүзеге асырылды. Диссертация тақырыбы бойынша ғылыми жарияланымдар дайындалды. Зерттеу нәтижелері ғылыми семинарлар мен конференцияларда апробациядан өткізілді. Әзірленген алгоритмдер мен программалық құралдардың практикалық тұрғыдан енгізілуі қамтамасыз етілді. Апробация және жарияланымдар. Диссертация тақырыбы бойынша барлығы 18 ғылыми еңбек жарияланған, оның ішінде: 5 мақала — ҚР Ғылым және жоғары білім министрлігінің Ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету комитеті (ҒЖБССҚК) ұсынған журналдарда; 8 мақала — халықаралық конференциялар жинақтарында; 2 мақала — басқа ғылыми басылымдарда;1 мақала — Scopus дерекқорында индекстелетін журналда жарияланған. Зерттеудің негізгі нәтижелері Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия» кафедрасының ғылыми семинарларында, сондай-ақ республикалық және халықаралық конференцияларда баяндалды, оның ішінде: «Кері және дұрыс қойылмаған есептерді шешудің теориясы мен сандық әдістері» (Новосибирск, 2018); «Global Science and Innovations 2020: Central Asia» (Нұр-Сұлтан, 2020); «Қазіргі инновациялар техника мен өндірісте» (Псков); «Табиғаттағы кері және дұрыс қойылмаған есептер мен жасанды интеллект» (Алматы, 2024); «Жасанды интеллект және кері есептер» (Астана, 2025). Диссертацияның құрылымы мен көлемі Диссертация кіріспеден, үш тараудан, қорытындыдан, әдебиеттер тізімі мен қосымшалардан тұрады. Автор ғылыми кеңесшісі, физика-математика ғылымдарының докторы, профессор Искаков Қазизат Тақуадинұлына және шетелдік ғылыми кеңесші, физика-математика ғылымдарының докторы Криворотько Ольга Игоревнаны ғылыми жетекшілік пен қолдауы үшін шын жүректен алғыс білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=M2sZJiKXOAM
