Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА СБОРА И АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ

Работа №158589

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы89
Год сдачи2024
Стоимость4915 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
25
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ 5
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Анализ предметной области 7
1.1 Общие характеристики информационных систем для анализа и
обработки медицинских данных 7
1.2 Общие характеристики платформ для разработки приложений 8
1.2.1 Нативное медицинское приложение 8
1.2.2 Кроссплатформенное медицинское приложение 10
1.3 Общие характеристики нейронных сетей, используемых для разработки
приложений 13
1.3.1 Перцептрон 13
1.3.2 Многослойные Перцептроны (MLP) 15
1.3.3 Рекуррентные Нейронные Сети (RNN) 16
1.4 Анализ архитектуры «клиент-сервер» для разработки мобильного
приложения 16
1.5 Выбор языка программирования и среды разработки для серверного
приложения 19
1.6 Выбор языка программирования и среды разработки для клиентского
приложения 22
1.7 Выбор способа защиты кода серверной части приложения 24
1.7.1 Электронный ключ 24
1.7.2 Интернет-активация 25
1.7.3 Полиморфные технологии 26
1.7.4 Обфускация кода 26
1.8 Выводы 28
2 Разработка приложения 29
2.6 Проектирование взаимодействия между клиентом и сервером 29
2.7 Принцип работы модели нейронной сети в приложении 30
2.8 Проектирование серверной части приложения 33
2.8.1 Описание задачи 33
2.8.2 Описание разработки 38
2.9 Проектирование клиентской части приложения 42
2.9.1 Постановка задачи 42
2.9.2 Выбор стека технологий 42
2.9.3 Описание разработки 43
2.9.4 Отладка и тестирование 46
2.10 Вывод 47
3 Описание программы 48
3.6 Описание пользовательского приложения 48
3.7 Описание тестовых данных 49
3.8 Руководство пользователя по использованию программы 52
3.9 Выводы 56
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 58
Приложение А. Листинг программы Heart Check (серверная часть) 61
Приложение Б. Листинг программы Heart Check (клиентская часть) 67
Приложение В. Презентация


В современном мире в связи с развитием информационных технологий все сильнее возникает необходимость в эффективных системах обработки медицинских данных. Медицинская отрасль становится все более и более зависимой от цифровизации процессов для повышения качества медицинской помощи, улучшения работы медицинского персонала, а также для исследований и разработки новых методов лечения и профилактики заболеваний.
Специалисты по всему миру разрабатывают инновационные приложения для смартфонов и компьютеров, предоставляющие доступ к самой актуальной медицинской информации - будь то последние новости, результаты свежих исследований или обновления клинических рекомендаций. Эти технологические решения помогают врачам эффективно справляться с повседневными задачами, повышая общее качество медицинской помощи и упрощая рутинные аспекты профессиональной деятельности в интересах здоровья пациентов [1]. Необходимо создать инструмент, который поможет лечащим врачам принимать обоснованные решения на основе анализа больших объемов медицинских данных, что в свою очередь позитивно скажется на здоровье пациентов и общественном благе.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В рамках данной выпускной квалификационной работы была разработана информационная система для сбора и анализа медицинских данных о сердечно-сосудистых заболеваниях. В качестве пользовательского интерфейса было реализовано приложение под управлением ОС Android. В основу механизма предсказания риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний были положена нейронная сеть, обученная на основе трёх отобранных показателей. Таким образом, можно заключить, что разработанный проект полностью соответствует поставленным целям.
К особенностям проекта можно отнести относительную лёгкость настройки и возможность быстро узнать риск наличия сердечно-сосудистого заболевания у пользователя, а также возможность отследить состояние пользователя с помощью истории предсказаний. Данной системой, благодаря простому пользовательскому интерфейсу, может пользоваться не только медицинский специалист для ускорения установления диагноза у пациента, но и обычный пользователь для самопроверки.
Дальнейшее развитие разработанной системы может включать в себя улучшение качества предсказаний обученной модели, усовершенствование функционала приложения, а также добавление полноценного справочника, позволяющего пользователю расширить или закрепить знания о сердечно-сосудистых заболеваниях.



1. ТОП 30 лучших приложений для врачей и студентов медиков //
Портал «MD.school» [Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://md.school/blog/medicinskie-prilozheniya-dlya-vrachej (дата обращения 19.04.24)
2. Анна Протопопова «mHealth: что нужно знать перед разработкой мобильного медицинского приложения» [Электронный ресурс]: Режим доступа:https://www.azoft.ru/blog/mhealth-app-development/ (дата обращения: 12.12.2022)
3. Официальный сайт Babylon Health [Электронный ресурс]: Режим доступа:https://www.babylonhealth.com/en-us/ai (дата обращения 08.12.2022)
4. Статья «Искусственный интеллект в медицине: сферы,
технологии и перспективы» [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://habr.com/ru/company/first/blog/682516/ (дата обращения: 08.12.2022)
5. Статья «Популярные приложения и технологии в медицине. Их
интеграция с клиническими приложениями» [Электронный ресурс]: Режим доступа:https://vc.ru/marketing/211051-populyarnye-prilozheniya-i-tehnologii-v-medicine-ih-integraciya-s-klinicheskimi-prilozheniyami (дата обращения:
09.12.2022)
6. Официальный сайт Symptomate [Электронный ресурс]: Режим доступа:https://symptomate.com/ru/ (дата обращения 15.12.2022)
7. Статья «Виды нейронных сетей» [Электронный ресурс]: Режим
доступа: https://iis.guu.ru/blog/vidy-neironnih-setey/ (дата обращения
15.05.2022)
8. Персептрон Розенблатта — машина, которая смогла обучаться //
Портал «Neurohive» [Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/perseptron-rozenblatta-mashina-kotoraja-smogla-obuchatsja/ (дата обращения 15.05.2024)
9. Клиент-серверная архитектура // Портал «Server Gate»
[Электронный ресурс]: Режим доступа: https://servergate.ru/articles/klient-
servernaya-arkhitektura/ (дата обращения 16.05.2024)
10. Anaconda Python // Портал «Skillfactory media» [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://blog.skillfactory.ru/glossary/anaconda -python/ (дата обращения 29.05.2024)
11. Spyder: Интегрированная среда разработки // Портал
«https://slemeshevsky.github.io/»[Электронный ресурс]: Режим доступа: https://slemeshevsky.github.io/python-course/intro/html/._intro-flatly005.html(дата обращения 29.05.2024)
12. Язык программирования С#: где используют и чем хорош //
Портал «Томский государственный университет» [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.tgu-dpo.ru/news/2023/04/06/yazyk-
programmirovaniya-s/ (дата обращения 29.05.2024)
13. Начинаем работу с .NET MAUI // Портал «Apptractor»
[Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://apptractor.ru/info/articles/nachinaem-rabotu-s-net-maui.html (дата
обращения 27.05.2024)
14. Статья «Пять причин снабдить мобильное приложение
защитными технологиями» [Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://www.kaspersky.ru/blog/protect-your-app/32045/ (дата обращения
07.06.2023)
15. А.Ю. Глухов, Д.В. Лопатин «ЗАЩИТА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ ЭЛЕКТРОННЫХ КЛЮЧЕЙ» // Психолого-педагогический журнал Гаудеамус, №2 (20), 2012 С. 121-123.
16. Андрей Степин «Современные технологии защиты ПО от нелегального копирования: что выбрать разработчику?» [Электронный ресурс]: Режим доступа:https://lib.itsec.ru/articles2/Oborandteh/sovremennie-tehnologii-zashiti-po-ot-nelegalnogo-kopirovaniya-chto-vibrat-razrabotchiky (дата обращения 07.06.2023)
17. Статья «Обфускация как метод защиты программного
обеспечения» [Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://habr.com/ru/articles/533954/(дата обращения 07.06.2023)
18. Преимущества языка Python // Портал «Hock Training»
[Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://www.hocktraining.com/blog/preimuschestva-yazyka-python (дата
обращения 17.05.2024)
19. Библиотека Scikit-learn: как создать свой первый ML-проект //
Портал «Skillbox Media» [Электронный ресурс]: Режим доступа:
https://skillbox.ru/media/code/biblioteka-scikitlearn-kak-sozdat-svoy-pervyy-mlproekt/ (дата обращения 17.05.2024)
20. Что такое PostgreSQL? // Портал «Postgres Pro» [Электронный ресурс]: Режим доступа:https://postgrespro.ru/docs/postgresql/14/intro-whatis(дата обращения 17.05.2024)


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ