В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Кубегеновой Айгуль Даулетовны на тему «Разработка вычислительных методов и алгоритмов прогнозирования социально-значимых заболеваний» по специальности «6D070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение».
Диссертация выполнена на кафедре «Кафедра Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - казахский
Официальные рецензенты:
Кожамкулова Жадра Жумагуловна – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, кафедра IT инженерии и искусственного интеллекта, Алматинский университет энергетики и связи имени Гумарбека Даукеева (г. Алматы, Республика Казахстан);
– Увалиева Индира Махмутовна – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, профессор школы Цифровых технологий и искусственного интеллекта, Восточно-Казахстанский технический университет им. Д. Серикбаева (г. Усть-Каменогорск, Республика Казахстан).
Временные члены Диссертационного совета:
Барахнин Владимир Борисович – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой математического моделирования механико-математического факультета, Новосибирский государственный университет (г.Новосибирск, Россия);
Урмашев Байдаулет Амантаевич– кандидат физико-математических наук, профессор факультета информационных технологий Казахского национального университета имени аль-Фараби (г. Алматы, Республика Казахстан).
Козбакова Айнур Холдасовна – доктор философии (PhD), ассоциированный профессор, ведущий научный сотрудник лаборатории «Искусственного интеллекта и робототехники» РГП «Институт информационных и вычислительных технологий» КН МНВО РК (г. Алматы, Республика Казахстан).
Научные консультанты:
Искаков Казизат Такуадинович – доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры «Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева (г.Астана, Республика Казахстан)
Криворотько Ольга Игоревна, доктор физико-математических наук, Институт математики СО РАН им.С. Л. Соболева (г. Новосибирск, Россия)
Защита состоится: 27 марта 2026 года 15:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «6D070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в онлайн формате.
Ссылка: https://clck.ru/3RpqeV
Адрес: г. Астана, ул. А. Пушкина, 11, учебный корпус 2, аудитория №222.
Аннотация (рус.): АННОТАЦИЯ диссертационной работы Кубегеновой Айгуль Даулетовны «Разработка вычислительных методов и алгоритмов прогнозирования социально значимых заболеваний», представленном на соискание степени доктора (PhD) по специальности «6D070400–Вычислительная техника и программное обеспечение» Актуальность работы. В настоящее время распространение социально значимых заболеваний является одной из актуальных проблем системы общественного здравоохранения. Туберкулёз, ВИЧ-инфекция и их ко-инфекция на региональном уровне требуют постоянного мониторинга и точного прогнозирования. Традиционные статистические методы не всегда позволяют в полной мере описать сложную динамику эпидемиологических процессов, в связи с чем возрастает необходимость применения современных подходов, основанных на вычислительных методах и алгоритмах. В последние годы математическое моделирование и интеллектуальный анализ данных (Data Mining) широко используются как эффективные инструменты повышения точности эпидемиологического прогнозирования. Особую значимость приобретает разработка вычислительных алгоритмов для решения прямых и обратных задач эпидемиологии, что позволяет глубже понять закономерности распространения заболеваний и принимать научно обоснованные управленческие решения. В условиях развития цифрового здравоохранения в Республике Казахстан и внедрения механизмов принятия решений на основе данных разработка вычислительных методов и алгоритмов прогнозирования социально значимых заболеваний является актуальной научной и практической задачей. Цель исследования. Разработка вычислительных методов и алгоритмов математического моделирования, интеллектуального анализа данных и оптимизации с целью повышения точности и устойчивости прогнозирования распространения социально значимых заболеваний на региональном уровне. Задачи исследования. 1. Анализ существующих математических моделей и методов прогнозирования социально значимых заболеваний, определение их ограничений и возможностей применения вычислительных методов; 2. Сбор, структурирование и разработка алгоритмов компьютерной обработки данных по социально значимым заболеваниям в регионе (Западно-Казахстанская область), а также применение технологий Data Mining для оценки качества прогнозов; 3. Разработка дискретного алгоритма решения прямой задачи математического моделирования распространения социально значимых заболеваний с учётом социальных факторов региона; 4. Разработка дискретного алгоритма решения обратной задачи на основе методов оптимизации для обеспечения прогнозирования социально значимых заболеваний; 5. Проведение численных экспериментов и апробация разработанных дискретных алгоритмов на основе реальных региональных данных. Методы исследования. В ходе исследования применялись методы теоретических и экспериментальных исследований. Для описания и прогнозирования распространения социально значимых заболеваний использовались методы математического и компьютерного моделирования и алгоритмизации. Для решения прямых и обратных задач применялись методы оптимизации, предназначенные для идентификации параметров моделей. Для сбора, структурирования и анализа медицинских и эпидемиологических данных использовались методы технологий Data Mining. С целью обеспечения вычислительной эффективности при реализации алгоритмов применялись методы параллельных вычислений, на основе полученных результатов формировались эпидемиологические прогнозы. Научная новизна диссертационного исследования 1. Предложен комплексный подход к прогнозированию социально значимых заболеваний, основанный на интеграции прямых и обратных задач математического моделирования с методами машинного обучения, позволяющий повысить точность прогнозирования эпидемиологических процессов; 2. Разработан метод сбора, структурирования и компьютерной обработки данных по социально значимым заболеваниям региона с применением технологий Data Mining, направленный на повышение точности и качества прогнозов; 3. Разработан и реализован дискретный алгоритм решения прямой задачи математического моделирования распространения социально значимых заболеваний с учётом региональных факторов, влияющих на динамику эпидемиологического процесса; 4. Разработан и реализован дискретный алгоритм решения обратной задачи на основе методов оптимизации для повышения точности прогнозирования и идентификации параметров математической модели. Основные результаты, выносимые на защиту 1. Комплексный подход, обеспечивающий повышение точности прогнозирования социально значимых заболеваний за счёт интеграции прямых и обратных задач математического моделирования с методами машинного обучения; 2. Метод повышения точности и качества прогнозов на основе технологий Data Mining для сбора, структурирования и компьютерной обработки региональных данных; 3. Дискретный алгоритм решения прямой задачи математического моделирования распространения социально значимых заболеваний с учётом специфических факторов региона; 4. Дискретный алгоритм решения обратной задачи, разработанный на основе методов оптимизации для обеспечения прогнозирования социально значимых заболеваний; 5. Результаты апробации на реальных региональных данных, подтверждающие практическую применимость разработанных алгоритмов для задач регионального эпидемиологического прогнозирования. Практическая значимость результатов исследования. Практическая значимость исследования определяется возможностью эффективного использования полученных научных результатов органами здравоохранения для прогнозирования вспышек инфекционных заболеваний и эпидемий на основе сопоставления модельных и исторических данных. Разработанные вычислительные методы и алгоритмы служат основой для внедрения компьютерных методов обработки данных в систему санитарно-эпидемиологической службы, что позволяет своевременно собирать, хранить и обрабатывать сложную эпидемиологическую информацию, а также повышать уровень информационного обеспечения системы эпидемиологического надзора. Комплексная обработка данных способствует значительному повышению уровня информатизации в области эпидемиологии. Алгоритмы и программное обеспечение, разработанные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс Западно-Казахстанского аграрно-технического университета имени Жангир хана и используются в учебно-методической и научно-исследовательской деятельности, что подтверждено соответствующими актами внедрения. Кроме того, результаты исследования внедрены в практическую деятельность Западно - Казахстанского областного центра по профилактике ВИЧ-инфекции и используются при анализе и прогнозировании распространения ВИЧ-инфекции и социально значимых инфекционных заболеваний в регионе. Предложенные методы и алгоритмы вносят вклад в совершенствование существующих моделей анализа и прогнозирования эпидемиологических процессов, способствуют усилению мер по борьбе с инфекционными заболеваниями, принятию научно обоснованных управленческих решений и повышению качества жизни населения. Объект исследования — Процесс распространения социально значимых заболеваний в условиях Западно - Казахстанской области. Предмет исследования — Математические модели, дискретные алгоритмы и программные средства для решения и оптимизации прямых и обратных задач эпидемиологии с использованием технологий Data Mining. Личный вклад докторанта. В диссертационном исследовании проведены постановка и формализация задач исследования. Разработаны математические модели, вычислительные методы и дискретные алгоритмы прогнозирования социально значимых заболеваний. Выполнена программная реализация разработанных алгоритмов. Проведены численные эксперименты с использованием реальных статистических и синтетических данных. Осуществлены анализ, интерпретация и обобщение полученных результатов. Подготовлены научные публикации по теме диссертации. Проведена апробация результатов исследования на научных семинарах и конференциях. Обеспечено практическое внедрение разработанных алгоритмов и программных средств. Апробация и публикации. По теме диссертации опубликовано 18 научных работ, в том числе: 5 статей — в журналах, рекомендованных Комитетом по обеспечению качества в сфере науки и высшего образования МНВО РК;8 — в сборниках международных конференций; 2 — в других научных изданиях;1 статья — в журнале, индексируемом в базе Scopus. Основные результаты исследования докладывались на научных семинарах кафедры «Компьютерная и программная инженерия» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилёва, а также на республиканских и международных конференциях, включая:«Теория и численные методы решения обратных и некорректно поставленных задач» (Новосибирск, 2018);«Global Science and Innovations 2020: Central Asia» (Нур-Султан, 2020);«Современные инновации в технике и производстве» (Псков);«Обратные и некорректно поставленные задачи в природе и искусственный интеллект» (Алматы, 2024);«Искусственный интеллект и обратные задачи» (Астана, 2025). Внедрение результатов и структура диссертации. Разработанные в диссертационной работе алгоритмы и программное обеспечение успешно внедрены в учебный процесс в Западно - Казахстанского аграрно-технического университета имени Жангир хана, а также в деятельность Западно-Казахстанского областного центра по профилактике ВИЧ и ко-инфекции, что подтверждено соответствующими актами внедрения. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Автор выражает искреннюю благодарность научному консультанту — доктору физико-математических наук, профессору Искакову Казизату Такуадиновичу, а также зарубежному научному консультанту — доктору физико-математических наук Криворотько Ольге Игоревне за научное руководство и поддержку.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://www.youtube.com/watch?v=M2sZJiKXOAM
