kaz44Вестник Университета Шакарима. Серия технические наукиBulletin of Shakarim University. Technical Sciences2788-79953006-0524«Шәкәрім университеті» КеАҚ10.53360/2788-7995-2025-2(18)-10kaz44-1813Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ)AUTOMATION AND INFORMATION TECHNOLOGY (ORIGINAL ARTICLE)СОЗДАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ РАКА ЛЕГКИХCREATION OF A MATHEMATICAL MODEL OF A SYSTEM FOR EARLY DIAGNOSIS OF LUNG CANCERhttps://orcid.org/0000-0002-1496-3188КарымсаковаИ. Б.KarymsakovaI. B.

Индира Бекеновна Карымсакова – PhD, и.о.ассоциированного профессора кафедры IT технологий,

071412, г. Семей, ул. Глинки, 20 А

Indira Karymsakova – PhD, acting associate professor of the department of «IT Technologies», 

071412, Semey c., Glinki street, 20 А

dariy6a@mail.ruЕрсултановаЗ. С.YersultanovaZ. S.

Зауреш Сапаргалиевна Ерсултанова – и.о. ассистента профессора кафедры физики, математики и цифровых технологий, 

110000, г. Костанай, ул. А. Байтурсынова, 47

Zauresh Sapargalievna Yersultanova – acting assistant professor of the department of Physics, Mathematics and digital technologies,

110000, Kostanay c., А. Baytursinov street, 47

ersul_67@mail.ruЕнсебаеваГ. С.YensebaeyvaG. S.

Зауреш Сапаргалиевна Ерсултанова – и.о. ассистента профессора кафедры физики, математики и цифровых технологий, 

071400, г. Семей, улица Мәңгілік ел, 11

Gilshat Sovetovna Yensebayeva – Candidate of Pedagogical Sciences senior teacher department «Information and technical sciences»,

071400, Semey c., Mangilik El street, 11

https://orcid.org/0009-0003-4625-3898ЕрсултановаЗ. С.YersultanovaZ. S.

Гулшат Советовна Енсебаева – кандидат педагогических наук, старший преподаватель кафедры информационно-технических наук, 

070100, г. Астана, ул. Ы. Дукенулы, 29 А

Zeynep Sapargalievna Yersultanova – master, senior lecturer of the department of Information technologies, 

070100, Astana c., Y. Dukenuly street, 29 А

enss_gulshat@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0008-9070-9262АзиеваГ. Т.AzievaG. T.

Зейнеп Сапаргалиевна Ерсултанова – магистр, старший преподаватель кафедры Информационных технологий, 

070100, г. Астана, ул. А. Жубанова, 7

Gulmira Tagibergenovna Azieva – senior lecturer, department of Information Systems and Technologies,

070100, Astana c., A. Zhubanov street, 7

ersultanovazs@gmail.comШәкәрім университетКазахстанShakarim UniversityKazakhstanКостанайский региональный университет имени Ахмет БайтұрсынұлыКазахстанKostanay Regional University named after Akhmet BaytursinulyKazakhstanAlikhan Bokeikhan UniversityКазахстанAlikhan Bokeikhan UniversityKazakhstanУниверситет «Туран-Астана»Казахстан«Turan-Astana» universityKazakhstanEsil UniversityКазахстанEsil UniversityKazakhstan20250807202502(18)8693Copyright © Карымсакова И.Б., Ерсултанова З.С., Енсебаева Г.С., Ерсултанова З.С., Азиева Г.Т., 20252025Карымсакова И.Б., Ерсултанова З.С., Енсебаева Г.С., Ерсултанова З.С., Азиева Г.Т.Karymsakova I.B., Yersultanova Z.S., Yensebaeyva G.S., Yersultanova Z.S., Azieva G.T.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/1813

Онкологические заболевания являются одним самых смертоносных заболеваний в современном мире. Ранняя диагностика этих заболеваний способствует созранению продолжительности жизни пациентов. Разработка мер и программ для ранней диагностики онкологических заболеваний является одной актуальных проблем на сегодняшний день. Применение методов интеллектуальных систем и искусственного интеллекта в диагностировании онкологических заболеваний является важным аспектом в данном вопросе. В таких случаях в основном применяются экспертные системы или системы поддержки принятия решений. В данной работе исследуется ранняя диагностика рака легких при помощи опроса по вопросам протокола и с учетом факторов региона. Исследования проводятся для жителей территории бывшего Семипалатинского ядерного полигона. Так как проведенные испытания оказывают влияние на здоровье граждан данного региона и по сегодняшний день. Регион входит в пятерку областей с самым высоким показателем заболеваемости онкоголическими заболеваний и по показателям смертности. Был проведен анализ существующих экспертных систем. За основу модели были взяты нейронные сети для систем поддержки принятия решений. Каждому параметру модели присваивается вес, относительно которого высчитывается значимость и даются предварительные указания по дальнейшим действиям опрошенного пациента. В результате были выявлены факторы, которые наиболее сильно влияют на заболеваемость раком легких.

Oncological diseases are one of the deadliest diseases in the modern world. Early diagnosis of these diseases helps to increase the life expectancy of patients. The development of measures and programs for the early diagnosis of oncological diseases is one of the urgent problems today. The use of intelligent systems and artificial intelligence methods in the diagnosis of cancer is an important aspect in this matter. In such cases, expert systems or decision support systems are mainly used. This paper examines the early diagnosis of lung cancer using a protocol survey and taking into account regional factors. The research is conducted for residents of the former Semipalatinsk nuclear test site. As the tests carried out have an impact on the health of the citizens of this region to this day. The region is one of the five regions with the highest incidence of oncological diseases and mortality rates. An analysis of the existing expert systems was carried out. Neural networks for decision support systems were used as the basis of the model. Each parameter of the model is assigned a weight, relative to which the significance is calculated and preliminary instructions are given on the further actions of the interviewed patient. As a result, the factors that most strongly influence the incidence of lung cancer were identified.

экспертная системаинформационные системыискусственный интеллектнейронные сетисети Хеммингаанализинтеллектуальные системыбазы данныхexpert systeminformation systemsartificial intelligenceneural networksHamming networksanalysisintelligent systemsdatabasesReferencesKarabatak M. An expert system for detection of breast cancer based on association rules and neural network / M. Karabatak, M. Cevdet // Expert Systems with Applications. – 2009. – Vol. 36, Issue 2, Part 2. – P. 3465-3469.Karabatak M. An expert system for detection of breast cancer based on association rules and neural network / M. Karabatak, M. Cevdet // Expert Systems with Applications. – 2009. – Vol. 36, Issue 2, Part 2. – P. 3465-3469 (In English).Patient symptoms elicitation process for breast cancer medical expert systems: A semantic web and natural language parsing approach / O.N. Oyelade et al // Future Computing and Informatics Journal. – 2018. – Vol. 3, Issue 1. – P. 72-81.Patient symptoms elicitation process for breast cancer medical expert systems: A semantic web and natural language parsing approach / O.N. Oyelade et al // Future Computing and Informatics Journal. – 2018. – Vol. 3, Issue 1. – P. 72-81 (In English).Physical research methods in expert systems of oncological disease diagnostics / M.I. Davydov et al // Bulletin of the Lebedev Physics Institute. – 2015. – Vol. 42. Р. 237-239.Physical research methods in expert systems of oncological disease diagnostics / M.I. Davydov et al // Bulletin of the Lebedev Physics Institute. – 2015. – Vol. 42. R. 237-239 (In English).Taie Sh.A. A prototype for breast cancer detection and development probability expert system — Towards a supportive tool / Sh.A. Taie, A.M. Idrees // E-Health and Bioengineering Conference (EHB). – 2015. https://doi.org/10.1109/EHB.2015.7391354.Taie Sh.A. A prototype for breast cancer detection and development probability expert system — Towards a supportive tool / Sh.A. Taie, A.M. Idrees // E-Health and Bioengineering Conference (EHB). – 2015. https://doi.org/10.1109/EHB.2015.7391354 (In English).Study of fuzzy expert system for the diagnosis of various types of cancer / R. Boadh et al // Materialstoday:Proceeding. – 2022. – Vol. 56, Part 1. – P. 298-307.Study of fuzzy expert system for the diagnosis of various types of cancer / R. Boadh et al // Materialstoday:Proceeding. – 2022. – Vol. 56, Part 1. – P. 298-307 (In English).Intelligent Screening for Diagnostic and Treatment of Cancer Diseases / N.N. Bakhtadzea et al // International Conference on Knowledge Based and KES. –2017, 6-8 SeptemberMarseille, France.Intelligent Screening for Diagnostic and Treatment of Cancer Diseases / N.N. Bakhtadzea et al // International Conference on Knowledge Based and KES. –2017, 6-8 SeptemberMarseille, France (In English).Wahyuni R. Firdaus. Expert System of Lymph Node Detection Using Hybrid Method / R. Wahyuni // Journal Of Dynamics. – 2023. – Vol. 8, № 1.Wahyuni R. Firdaus. Expert System of Lymph Node Detection Using Hybrid Method / R. Wahyuni // Journal Of Dynamics. – 2023. – Vol. 8, № 1 (In English).Танюкевич М.В. Модели и методы комплексных исследований медико-биологических процессов в онкологии: дисс.канд.тех.наук: 05.13.18 / Танюкевич Марина Валерьевна; Уфим. гос. авиац.-техн. ун-т; науч. рук. Л.Я. Бухарбаева. – Уфа, 2005. – 153 с.Tanyukevich M.V. Modeli i metody kompleksnykh issledovanii mediko-biologicheskikh protsessov v onkologii: diss.kand.tekh.nauk: 05.13.18 / Tanyukevich Marina Valer'evna; Ufim. gos. aviats.- tekhn. un-t; nauch. ruk. L.YA. Bukharbaeva. – Ufa, 2005. – 153 s. (In Russian).Гафаров Ф.М. Искусственные нейронные сети и их приложения: учеб. пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов, Изд-во Казанского университета, Казань, 2018. – 85 с.Gafarov F.M. Iskusstvennye neironnye seti i ikh prilozheniya: ucheb. posobie / F.M. Gafarov, A.F. Galimyanov, Izd-vo Kazanskogo universiteta, Kazan', 2018. – 85 s. (In Russian).Сердюк А.А. Компьютерные системы искусственного интеллекта: учебник / А.А. Сердюк. – Краматорск, 2017. – 112 с.Serdyuk A.A. Komp'yuternye sistemy iskusstvennogo intellekta: uchebnik / A.A. Serdyuk. – Kramatorsk, 2017. – 112 s. (In Russian).Дж. Картер. Нейросети: учебник / Дж. Картер. – ЛитРес, Москва, 2023. – 225 с.Dzh. Karter. Neiroseti: uchebnik / Dzh. Karter. – LiTRes, Moskva, 2023. – 225 s. (In Russian).Лекун Я. Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения: учебник / Я. Лекун. – Альпина Про, 2021. – 423 с.Lekun YA. Kak uchitsya mashina. Revolyutsiya v oblasti neironnykh setei i glubokogo obucheniya: uchebnik / YA. Lekun. – Al'pina Pro, 2021. – 423 s. (In Russian).Рашид Т. Создаем нейронную сеть: учебник / Т. Рашид. – Диалектика: Вильямс, 2019. – 271 с.Rashid T. Sozdaem neironnuyu set': uchebnik / T. Rashid. – Dialektika: Vil'yams, 2019. – 271 s. (In Russian).Николенко С. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей: учебник / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская. – Библиотека программиста (Питер), 2018. – 481 с.Nikolenko S. Glubokoe obuchenie. Pogruzhenie v mir neironnykh setei: uchebnik / S. Nikolenko, A. Kadurin, E. Arkhangel'skaya. – Biblioteka programmista (Piter), 2018. – 481 s. (In Russian).Яхъяева Г. Нечеткие множества и нейронные сети: учебник / Г. Яхъева. – Бином, 2008. – 320 с.Yakh"yaeva G. Nechetkie mnozhestva i neironnye seti: uchebnik / G. Yakh"eva. – Binom, 2008. – 320 s. (In Russian).Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: учебник / Р. Каллан. – Питер, 2003. – 293 с.Kallan R. Osnovnye kontseptsii neironnykh setei: uchebnik / R. Kallan. – Piter, 2003. – 293 s. (In Russian).Deboeck G.J. Visual Explorations in Finance: With Self-Organizing Maps / G.J. Deboeck. – Springer Finance, 2021. – 385 с.Deboeck G.J. Visual Explorations in Finance: With Self-Organizing Maps / G.J. Deboeck. – Springer Finance, 2021. – 385 s. (In English).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.