Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Глава 1. Обеспечение корректной реализации программного продукта 9
1.1. Требования, архитектура и дизайн для программного продукта 9
1.2. Процесс командой работы над реализацией проекта 14
Глава 2. Реализация программного продукта 17
2.1. Реализация серверной части программного продукта 17
2.2. Реализация клиентской части программного продукта 21
2.3. Апробация программного продукта 22
Глава 3. Бизнес-концепция программного продукта 24
3.1. Экономическое обоснование целесообразности создания программного продукта 24
3.2. Бизнес-план проект по созданию программного продукта 27
Выводы 30
Заключение 31
Список литературы 32

Купить

В 2020 году в России произошло падение объема рынка частных медицинских услуг с 857 до 738 миллиардов рублей в год. Но аналитики предсказывают рост в последующих годах. По прогнозам аналитической компании «BusinesStat», в 2022–2025 годах в России численность проведенных медицинских приемов будет постепенно повышаться и в 2025 г достигнет 2,21 млрд приемов в год[1].
Несмотря на большое количество приемов, время каждого приема обычно ограничено министерством здравоохранения. Например, для терапевта норма приема – это 15 минут на пациента. За это время в том числе врач должен осмотреть пациента, поставить диагноз, назначить лекарства и заполнить все необходимые документы.
Заполнение документации занимает до 43% времени у отдельных врачей [2]. Кроме того, за ошибки в медицинской документации врачи и организации получают штрафы от страховых компаний. Например, в 2015 сумма таких штрафов по России достигла 30 миллиардов рублей [3].
Часто во время приема врача происходит одна из следующих ситуаций. Врач сосредотачивается на заполнении документации, отвечая на вопросы пациента тем, что он всю важную информацию напишет в заключении. В этом случае страдает качество приема. Другой стратегией может быть откладывание заполнения документации на конец приема. В этом случае врачу необходимо вспомнить содержание приема, а пациенту необходимо пассивно ожидать заполнения врачом документов.
Сегодня для сокращения времени заполнения медицинской документации применяются системы распознавания речи. Современные технологии на стыке анализа естественной речи и искусственного интеллекта могут быть использованы для автоматического составления итогов приема. Например, на отечественном рынке разработана программа заполнения медицинской документации «Voice2Med», принадлежащая группе компаний «СБЕР».
В то же время на государственном уровне в России активно проводится модернизация системы здравоохранения с применением IT-технологий. Национальный проект «Умное здоровье» предполагает автоматизацию рабочих мест врачей и развитие телемедицины. Другой проект «Инновационная медицина» предполагает проведение методологических консультаций врачам.
Развитием медицины занимаются и образовательные учреждения России. Эндаумент-фонд «Развитие СПбГУ» проводит ежегодный конкурс проектов среди студентов СПбГУ «START-UP СПбГУ». Финалисты конкурса получают поддержку фонда, как материальную, так и нематериальную. Победители конкурса получают денежные призы и возможность создания малого инновационного предприятия на базе СПбГУ [4].
В данной работе автор рассматривает создание проекта «DoctorScript» для автоматического заполнения медицинской документации во время приема врачом пациента[5]. Проект является финалистом конкурса «START-UP СПбГУ 2022» и представляет собой результат работы команды, состоящей из 5 студентов СПбГУ 4-х различных направлений и научного руководителя. Автор работы является руководителем и главным разработчиком проекта. В данной работе будут рассмотрены цели и задачи, которые ставил перед собой автор для реализации проекта, а также процессы их достижения и полученные результаты.
Постановка задачи
Целью данной работы является создание программного продукта для голосового заполнения медицинской документации, который позволит повысить качество приема пациента врачом и сократить время, расходуемое на заполнение медицинской документации. Для достижения этой цели был сформулирован следующий набор задач:
• анализ предметной области и существующих решений;
• разработка бизнес-концепции программного продукта;
• составление требований к программному продукту;
• организация и координация команды, работающей над созданием программного продукта;
• разработка архитектуры программного продукта согласно требованиям;
• разработка дизайна пользовательских интерфейсов программного продукта согласно требованиям;
• реализация (кодирование) программного продукта согласно требованиям, архитектуре и дизайну;
• проведение финального тестирования и апробации программного продукта;
Требования к ожидаемому решению рассмотрены в разделе «Требования к ожидаемому решению». Методы верификации решения рассмотрены в разделе «Методы верификации решения».
Обзор литературы
Программное решение по автоматическому заполнению медицинской документации предполагает работу с персональными данными, как врача, так и пациента. Работа с персональными данными регламентируется рядом законов РФ, в частности ФЗ №152[6] и ФЗ №519 [7]. Эти законы были изучены и требования к разрабатываемому программному продукту учитывали соответствие им.
Результатом использования, разрабатываемого в рамках выпускной работы программного продукта является предварительно заполненная запись в электронной медицинской карте. Для того, чтобы составить требования к данной записи были изучены соответствующие нормативные акты, в частности приказ Минздрава России от № 18–1/1010 [8]и приказ Минздрава России№ 834 [9].
Также были рассмотрены литературные источники, содержащие информацию о существующих программных продуктах для голосового заполнения медицинской документации. Эта информация помогла сформировать представления о том, какими функциями должен обладать разрабатываемый продукт и какую ценность для пользователей он должен нести. Основные из них были следующими:
• материалы, размещённые на веб-сайте компании «Deepscribe» [10];
• материалы, размещённые на веб-сайте компании «Nuance» [11];
• материалы, размещённые на веб-сайте компании «ЦРТ» [12];
Для оценки рынка медицины в России и поиска данных медицинской статистики были рассмотрены различные веб-ресурсы. Основные из них были следующими:
• исследования компании «РБК» [13];
• различные статистические данные, отрыто публикуемые федеральной службой «Ростат»[14];
• различные статистические данные, отрыто публикуемые компанией «Statista» [15];
• обзоры рынков, публикуемые компанией «BusinesStat» [1];
Работы над проектом велась в рамках конкурса «START-UP СПбГУ». Положение о конкурсе также активно влияло на составление требований к проекту [4].
Для реализации проекта использовалась информационно-справочная литература по различным технологиям. Основными используемыми источниками были следующие:
• веб-сайт сервиса «Яндекс Облако». Здесь использовалось информация о виртуальной машине Linux, о хранении данных в сервисе «Яндекс S3», о распознавании речи в сервисе «Яндекс Speechkit»[16];
• веб-сайт, посвящённый технологии создании пользовательских интерфейсов «React», содержащий пользовательскую документацию и примеры [17];
• веб-сайт, посвящённый технологии управления состояниями интерфейсов «Redux», содержащий пользовательскую документацию и примеры [18];
• веб-сайт компании Microsoft, посвящённый технологии созданию веб-приложений на платформе «ASP .NET», содержащий пользовательскую документацию и примеры[19];
Большинство источников по различным технологиям содержало исчерпывающую информацию. Исключением оказалась документация для сервиса «Яндекс Speechkit». На официальном веб-сайте данной технологии было недостаточное количество примеров и информации о том, какие параметры должны быть у аудиофайлов для успешного распознавания, используя данный сервис. Был размещен единственный пример, который некорректно работал в некоторых случаях.

Купить