Klicheva Firuza Gulmuratovnaning
Falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I.Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i):
“Ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish asosida tibbiy tashxislash masalasini echish algoritmlari”, 05.01.03 – “Informatikaning nazariy asoslari” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2025.2.PhD/T5625.
Ilmiy rahbar: Muxamedieva Dildora Kabilovna, texnika fanlari doktori, dotsent. 
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.09/2025.27.12.T.01.03.
Rasmiy opponentlar: Akbaraliev Baxtiyorjon Bakirovich, texnika fanlari doktori, professor; Hamroev Alisher Shodmonqulovich, texnika fanlari falsafa doktori, katta ilmiy xodim.
Yetakchi tashkilot: Namangan davlat universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi ma’lumotlarni intellektual tahlilida evristik va evolyusion yondashuvlarga asoslangan informativ belgilarni tanlash va takomillashtirilgan tashxislash algoritmlarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
modelning klassifikatsiya aniqligi oshgan holda hisoblash murakkabligini kamaytiruvchi chumoli algoritmi asosida informativ belgilarni tanlashning modifikatsiyalangan yondashuvi ishlab chiqilgan;
belgilar soni sezilarli kamaygan holda klassifikatsiya aniqligini oshiruvchi genetik va chumoli algoritmlarini integratsiyalash asosida informativ belgilarni tanlashning genetik-chumoli gibrid algoritmi ishlab chiqilgan;
an’anaviy optimallashtirish usullariga nisbatan tezroq va samaraliroq ishlashni hisobga oluvchi zarrachalar to‘dasi va sun’iy immun tizimlari algoritmlarini birlashtirish asosida tayanch vektorlar modeli giperparametrlarining optimal qiymatlarini aniqlashga mo‘ljallangan gibrid evolyusion algoritm ishlab chiqilgan; 
mavjud tashxislash modellariga nisbatan yuqori aniqlik va barqarorlikni ta’minlovchi yurak-qon tomir kasalliklarini tashxislash uchun zarrachalar to‘dasi va intellektual suv tomchilari algoritmlariga asoslangan gibrid algoritm ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Ishlab chiqilgan algoritmlar asosida yaratilgan dasturiy majmua quyidagi tibbiyot muassasalariga joriy etilgan: 
yurak-qon tomir kasalliklarini tashxislashga mo‘ljallangan intellektual suv tomchilari va zarrachalar to‘dasi algoritmlarini o‘zida mujassam etgan gibrid tashxislash algoritmi asosida yaratilgan dasturiy majmua Respublika ixtisoslashtirilgan kardiologiya ilmiy-amaliy tibbiyot markazi Qarshi filialida joriy qilingan (Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 26-noyabrdagi 02-28/28712-son ma’lumotnomasi). Mazkur dasturiy majmua tibbiyot xodimlarining tashxislash samaradorligini 10% ga oshirish imkonini bergan;
dasturiy majmua Respublika shoshilinch tibbiy yordam ilmiy markazi Qashqadaryo viloyati  filialining Kardiologiya bo‘limida tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash, informativ belgilar asosida tibbiy tashxislash aniqligini oshirish vositasi sifatida joriy qilingan (Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 26-noyabrdagi 02-28/28712-son ma’lumotnomasi). Dasturiy majmuadan EKG ma’lumotlari asosida olingan ko‘rsatkichlarga tayanib, tashxis qilish samaradorligini oshirish maqsadida foydalanish yo‘lga qo‘yilgan. Mazkur dasturiy majmua EKG ma’lumotlaridan foydalanib, yurak-qon tomir kasalliklariga tashxis qo‘yish samaradorligini 11% ga oshirish imkonini bergan;
dasturiy majmua “Impuls” xususiy klinikasida tibbiy ma’lumotlarni qayta ishlash, informativ belgilar asosida tibbiy tashxislash aniqligini oshirish vositasi sifatida joriy qilingan (Sog‘liqni saqlash vazirligining 2025-yil 26-noyabrdagi 02-28/28712-son ma’lumotnomasi). Dasturiy majmuadan EKG ma’lumotlari asosida olingan ko‘rsatkichlarga tayanib, tashxis qilish samaradorligini oshirish maqsadida foydalanish yo‘lga qo‘yilgan. Mazkur dasturiy majmua tibbiyot xodimlarining ma’lumotlarni tahlil qilishga ketadigan vaqtini 10% ga kamaytirish va tashxislash samaradorligini 12% ga oshirish imkonini bergan.