Введение 3
Актуальность 3
Цель работы 5
Задачи работы 6
Практическая значимость работы 7
Глава 1. Обзор литературы 8
Глава 2. Обзор существующих решений 11
Глава 3. Материалы и методы 15
3.1. Требования к программному продукту 15
3.2. Описание архитектуры программного продукта 17
Глава 4. Результаты 23
4.1. Реализация архитектуры программного продукта 23
4.2. Тестирование и апробация 28
4.3. Внедрение в эксплуатацию 30
Заключение 31
Список сокращений 32
Список литературы 33
Технологические достижения в медицине в сочетании с новыми возможностями обработки масштабных объемов информации в области здравоохранения открывают как потенциал так и связанные с этим проблемы [2, 19].
Медицина традиционно была наукой о наблюдении и опыте [11]. И если когда-то исследования могли состоять из наблюдения лишь за несколькими пациентами и на основе полученных данных делались выводы о болезнях в целом, то сейчас необходимы достаточно крупные выборки пациентов, что привело к неуклонному увеличению объема исследовательского материала в каждой научно-исследовательской работе. Так например, в 1817 году английский врач Джеймс Паркинсон обессмертил свое имя, опубликовав знаменитое «Эссе о дрожательном параличе» со своими наблюдениями всего лишь за 6 больными с дрожательным параличом [22]. Парадигма современной доказательной медицины требует гораздо более обширных рандомизированных исследований, в ходе которых проводится сбор множества показателей с дальнейшей статистической обработкой результатов [14].
Цифровизация медицины позволяет отслеживать прогрессирование заболевания. Современные объемы медицинских данных огромны. Требуется упорная работа, чтобы собрать полезную информацию из этих данных и превратить ее в знания и действия. Для научных медицинских исследований обработка и анализ полученных данных должны значительно облегчить поиск подходящих участников, а также оценку осуществимости новых исследований. Исследователи нуждаются в новых вычислительных инструментах для улучшения доступа к данным, облегчения их анализа и эффективного принятия решений [11].
В результате проведенного анализа доступной литературы, выявлено, что на данный момент не существует систем, подходящих для индивидуальных исследований, например, диссертационных или в рамках государственных заданий, как в России, так и за рубежом.
Один из вариантов решения такой проблемы - разработка веб- ориентированной системы, которую можно использовать на различных этапах медицинских исследований: от ввода данных о пациентах до автоматического анализа показателей и предоставления прогностических данных.
В настоящее время актуальным является разработка российского программного обеспечения. Учитывая тот факт, что не существует аналогов таких систем в мире, создание подобной системы может являться первой, а следовательно, уникальной отечественной разработкой.
В ходе проделанной работы были исследованы возможные подходы к разработке веб-ориентированной аналитической системы для обработки данных медицинских научных исследований, спроектирована архитектура, подобраны подходящие для решаемой задачи инструменты, разработан, протестирован, апробирован и внедрен программный продукт. Процесс разработки и его результаты были в полной мере описаны и обоснованы. Также были продуманы и представлены дальнейшие варианты развития системы.
У разработанного продукта есть множество перспектив для развития. В дальнейшем возможна реализация предсказания выгружаемых отчетов, построение и экспорт диаграмм и графиков, расширение перечня поддерживаемых методов статистической обработки, необходимых для конкретных исследований, что в конечном счете позволит отказаться от использования дополнительных программных комплексов для статистического анализа.
Таким образом, задачи работы были решены, а поставленная цель достигнута.
