📄Работа №158589
Тема: ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА СБОРА И АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информатика
Объем:
89 листов
Год:
2024
Просмотров:
93
4915
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
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.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
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
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
📖 Введение
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.
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.
✅ Заключение
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.
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.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.