Тема: РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ДЛЯ ПЕРВИЧНОЙ САМОДИАГНОСТИКИ ПАЦИЕНТОВ, ОСНОВАННОГО НА НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ, В РАМКАХ РАЗВИТИЯ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ ТЕЛЕМЕДИЦИНЫ И ЕЕ РАЗВИТИЕ В РОССИИ.
1.1. Понятие телемедицины
1.2. Здравоохранение в России в рамках развития телемедицины
1.3. Использование нейронных сетей в условиях телемедицины
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПЕРВИЧНОЙ САМОДИАГНОСТИКИ
ОСНОВАННОГО НА НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ
2.1. Описание приложения
2.1.1. Принцип работы приложения……………………………………………………21
2.1.2. Построение информационно-логической модели (ИЛМ)……………………..22
2.2. Реализация нейросетевого модуля
2.3. Анализ качества модели
2.4. Оценка стоимости разработки программного обеспечения
2.5. Результаты внедрения приложения
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
📖 Введение
сетей и нейрокомпьютеров. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается
большим числом публикаций, конференций и различных практических применений в
областях экономики, медицины, химии, физики и многих других. С помощью искусственных
нейронных сетей можно выполнять, например, распознавание объектов на изображении,
предсказывать колебания на рынке валют, моделировать модель принятия решений,
определять направления научного поиска, синтезировать речь по тексту, ставить диагнозы и
выявлять патологии. На западе применение искусственных нейронных сетей (ИНС) уже
достаточно обширно, в России же это воспринимается как что-то экзотичное. Существует
лишь небольшое количество российских фирм, которые используют ИНС в практических
целях.
Спектр областей внедрения нейронных сетей достаточно широк в современном мире, в
данной исследовательской работе была выделена одна из самых на сегодняшний день
популярных сфер их применения - медицина. Актуальность выбора этой области также
обусловлена и тем, что в августе 2017 года были внесены в отдельные законодательные акты
Российской Федерации по вопросам применения информационно-телекоммуникационных
технологий в сфере охраны здоровья граждан и создания национальных научно - медицинских
центров, которые легитимизируют удаленные консультации и мониторинг пациентов.1
ИНС может делать диагнозы с высокой точностью, а главное такую технологию можно
использовать для определения первичного диагноза или наблюдения. Все это поднимет
диагностику на новый уровень. При этом не требуется создавать что-то абсолютно новое,
необходимо просто приспособить имеющиеся алгоритмы и железо. В данной дипломной
работе предлагается использование нейронных сетей для постановки первичного
самодиагноза.
Необходимость создания в России приложения на основе нейронных сетей также
вызвано и тем, что поликлиники в большинстве городов не справляются с потоком пациентов,
тем самым не оказывают своевременную помощь. Таким образом, опасность болезни
1 Федеральный закон от 21.11.2011 (ред. 15.06.2017) N 323-ФЗ "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации".
увеличиваются и на ликвидацию ее затрачивается больше денежных средств, как со стороны
пациента, так и государства.
Объект исследования
Объектом исследования данной дипломной работы является определение
эффективности внедрения нейронных сетей в сферу здравоохранения России.
Предмет исследования
Предметом исследования является эффект от внедрения приложения для первичной
самодиагностики на основе нейронных сетей в систему здравоохранения в рамках развития
телемедицины.
Цель исследования
Целью данного исследования являлась разработка приложения, которое сможет
увеличить скорость и точность постановки диагноза, а как следствие позволит увеличить
уровень жизни в стране.
Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи:
1. Изучить состояние системы здравоохранения в современной России;
2. Изучить использование нейронных сетей в сфере медицины;
3. Разработать принцип работы приложения для постановки первичного
самодиагноза;
4. Реализовать нейросетевой модуль для анализа качества модели;
5. Оценить затраты на создание приложения и эффект от его разработки и запуска.
Структура исследования
Дипломная работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка литературы.
Общий объем работы 41 страница основного текста.
Первая глава – теоретическая, здесь описывается понятие телемедицины и дана краткая
история ее появления и развития. Также в данной главе рассматривается использование
телемедицинских сервисов в России, состояние системы здравоохранения на данный момент
и предлагается идея внедрения нейронной сети для совершенствования здравоохранительной
отрасли в России.
Вторая глава – практическая, в данной главе описан принцип работы приложения,
описан разработанный модуль для постановки первичного самодиагноза, а также проведен
анализ качества модели и сравнительный анализ системы здравоохранения на данный момент
с системой при использовании нейронных сетей.
✅ Заключение
приложения для постановки первичного самодиагноза пациентов, основанного на нейронных
сетях. Для этого была проанализирована сфера здравоохранения в России и были выявлены
проблемы для дальнейшего ее усовершенствования. Далее была разработана инфологическая
модель приложения и создан его прототип в пакете для статистического анализа STATISTICA
Neural Network, который предоставил высокие показатели полноты и точности отнесения
симптомов к правильной болезни. Заключительным этапом данной работы было сравнение
существующей модели здравоохранения в России с созданной во время исследования
моделью.
Оценка затрат на разработку приложения осуществлялась с помощью модели
конструктивных затрат COCOMO II. Стоимость разработки оценивается в размере
357,881 млн рублей, а длительность разработки в 57 месяцев. Данное приложение обладает
быстрыми сроками окупаемости, потому что стоимость одного приема терапевта на данный
момент составляет 108,22 рубля, следовательно, приложением необходимо воспользоваться
как минимум 3,306 млн человек, а это меньше 1% количества всех обращений к врачам, при
этом в этом проценте не учитываются люди, которые не смогли или не захотели прийти на
осмотр по причинам отсутствия времени или другим причинам. Кроме того, использование
данного приложения может сократить количество попаданий в стационар, за счет
предупреждения болезней, а также продолжительность пребывания в больнице.



