Разработка информационной системы для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения с применением искусственного интеллекта (Российская Академия Народного Хозяйства и Государственной Службы)
|
Есть приложения.
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Исследование диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения и разработка требований к информационной системе 9
1.1 Исследование возможностей применения систем интеллектуального анализа данных в области здравоохранения 9
1.2 Сравнительный анализ существующих информационных систем и решений, применяемых в сфере здравоохранения 12
1.3 Анализ существующих алгоритмов и библиотек искусственного интеллекта, применяемых для решения задач в области здравоохранения 14
1.4 Задачи интеграции интеллектуальных информационных систем и технологий в сфере здравоохранения 26
1.5 Разработка функциональных и нефункциональных требований к системе интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 30
1.6 Выводы по первой главе 34
2 Моделирование, проектирование и реализация информационной системы искусственного интеллекта для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 36
2.1 Разработка функциональной модели системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 36
2.2 Разработка архитектуры системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 50
2.3 Моделирование базы данных системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 71
2.4 Выводы по второй главе 83
3 Оценка экономической эффективности внедрения разработанной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 85
3.1 Оценка экономической эффективности внедрения разработанной системы интеллектуального анализа данных 85
3.2 Выводы по третьей главе 90
Заключение 92
Приложения 103
Приложение А 103
Приложение Б 108
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Исследование диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения и разработка требований к информационной системе 9
1.1 Исследование возможностей применения систем интеллектуального анализа данных в области здравоохранения 9
1.2 Сравнительный анализ существующих информационных систем и решений, применяемых в сфере здравоохранения 12
1.3 Анализ существующих алгоритмов и библиотек искусственного интеллекта, применяемых для решения задач в области здравоохранения 14
1.4 Задачи интеграции интеллектуальных информационных систем и технологий в сфере здравоохранения 26
1.5 Разработка функциональных и нефункциональных требований к системе интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 30
1.6 Выводы по первой главе 34
2 Моделирование, проектирование и реализация информационной системы искусственного интеллекта для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 36
2.1 Разработка функциональной модели системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 36
2.2 Разработка архитектуры системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 50
2.3 Моделирование базы данных системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 71
2.4 Выводы по второй главе 83
3 Оценка экономической эффективности внедрения разработанной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения 85
3.1 Оценка экономической эффективности внедрения разработанной системы интеллектуального анализа данных 85
3.2 Выводы по третьей главе 90
Заключение 92
Приложения 103
Приложение А 103
Приложение Б 108
Актуальность выбранной темы выпускной квалификационной работы обусловлена фактами, оказывающими существенное влияние на сферу здравоохранения.
Одним из таких факторов является происходящий рост объемов хранения и сбора медицинских данных [1] для последующей обработки методами интеллектуального анализа такими, как нейронные сети или более простые алгоритмы машинного обучения, позволяющие выявлять закономерности и связи в медицинских данных и тем самым улучшать качество медицинской практики.
Отсюда следует, что методы машинного обучения позволяют создавать достаточно эффективные и надежные модели, оказывающие положительное влияние на практику здравоохранения. Однако стоит отметить, что совершенствование методов применения машинного обучения в медицинской практике продолжает развиваться и позволяет делать более точные и надежные прогнозы при анализе медицинских данных. Это имеет ключевое значение для диагностики различных заболеваний, включая те, которые ранее были сложно диагностируемыми и требовали более сложных и длительных процедур обследования пациентов.
Кроме того, актуальность выбранной темы ВКР раскрывается в экономических аспектах медицинской практики. Использование алгоритмов машинного обучения в здравоохранении может позволить снизить затраты на диагностику и лечение пациентов, уменьшить количество ошибок в медицинской практике и оптимизировать процессы управления здравоохранением и тем самым ‒ снизить нагрузку на отраслевой бюджет, и обеспечить доступность к медицинской помощи для более широких слоев населения [2]. Таким образом, данная работа направлена не только на улучшение аналитических аспектов медицинской деятельности, но и на создание более выгодных экономических решений.
Использование алгоритмов машинного обучения в медицинской практике может существенно повысить достоверность диагностики, снизив ошибки, связанные с человеческим фактором. Анализ больших объемов медицинских данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет выявлять скрытые закономерности и паттерны, которые могут оставаться незамеченными для человеческого взгляда. Это открывает новые перспективы для ранней диагностики заболеваний, индивидуализации лечения и предупреждения возможных осложнений. Более того, современные методы глубокого обучения способны анализировать медицинские изображения и результаты анализов с высокой точностью, что обеспечивает врачам более достоверные данные для принятия решений. Однако, вместе с потенциальными выгодами, использование искусственного интеллекта в медицине также вносит свои вызовы и риски, которые требуют серьезного внимания и обсуждения [3].
Телемедицина стала неотъемлемой частью современной медицинской практики, особенно в условиях пандемии COVID-19. На фоне ограничений на личные встречи и перемещения, удаленное обслуживание пациентов стало ключевым инструментом для обеспечения непрерывности медицинского ухода. Телемедицинские консультации, дистанционное наблюдение за пациентами и удаленная диагностика стали не только безопасным, но и эффективным способом предоставления медицинской помощи. Этот феномен подчеркивает значимость интеграции технологий информационной связи и искусственного интеллекта в сферу здравоохранения, что способствует повышению доступности и качества медицинского обслуживания [4].
Целью данной работы является повышение качества аналитики данных в организациях здравоохранения посредством разработки информационной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов.
Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:
1. Исследовать возможности применения систем интеллектуального анализа данных в области здравоохранения;
2. Провести сравнительный анализ существующих информационных систем и решений, применяемых в сфере здравоохранения;
3. Выполнить анализ существующих алгоритмов и библиотек искусственного интеллекта, применяемых для решения задач в области здравоохранения;
4. Решить задачи интеграции интеллектуальных информационных систем и технологий в сфере здравоохранения;
5. Разработать функциональные и нефункциональные требования к системе интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
6. Разработать функциональную модель системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
7. Разработать архитектуру системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
8. Смоделировать базу данных системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
9. Разработать прототип системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
10. Оценить экономическую эффективность внедрения разработанной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения.
Объектом исследования являются процессы и методы диагностики заболеваний пациентов, применяемые в медицинской практике.
Предметом исследования является разработка системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения.
Были использованы методы научно-практического исследования: структурный системный анализ, проектирование и разработка информационного и программного обеспечения информационных систем.
Теоретическая значимость данной работы заключается в расширении знаний о применении искусственного интеллекта в медицине и разработке алгоритмов для диагностики заболеваний в организациях здравоохранения. Результаты исследования могут служить основой для дальнейших научных исследований в области медицинской информатики и искусственного интеллекта.
Практическая значимость данной работы заключается в разработке прототипа информационной системы, способного автоматизировать часть процессов диагностики заболеваний на основе медицинских данных. Результаты ВКР могут быть внедрены в медицинских организациях для диагностики заболеваний пациентов.
Структура ВКР. Работа содержит следующие структурные элементы: введение, три основные главы, заключение, а также перечень использованных источников и приложения. Общий объем работы составляет 102 страницы, список литературы содержит 64 источников.
Первая глава представляет собой результаты исследования предметной области, включающие исследование законодательной и информационной базы, обеспечивающей процесс функционирования организаций здравоохранения на территории Российской Федерации, а также существующие методы и решения в международной практике. Были проанализированы существующие процессы организации здравоохранения Российской Федерации и международной практики. Представлены результаты анализа информационных систем, использующихся для автоматизации деятельности сферы здравоохранения. Сформированы требования к разрабатываемой информационной системе.
Вторая глава содержит результаты моделирования и проектирования информационной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов, разработки модели базы данных, модели детектирования заболеваний пациента по его симптомам, а также выявления заболеваний при помощи компьютерного зрения. Также разработан и реализован прототип информационной системы интеллектуального анализа.
Третья глава содержит оценку экономической эффективности внедрения системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения.
Одним из таких факторов является происходящий рост объемов хранения и сбора медицинских данных [1] для последующей обработки методами интеллектуального анализа такими, как нейронные сети или более простые алгоритмы машинного обучения, позволяющие выявлять закономерности и связи в медицинских данных и тем самым улучшать качество медицинской практики.
Отсюда следует, что методы машинного обучения позволяют создавать достаточно эффективные и надежные модели, оказывающие положительное влияние на практику здравоохранения. Однако стоит отметить, что совершенствование методов применения машинного обучения в медицинской практике продолжает развиваться и позволяет делать более точные и надежные прогнозы при анализе медицинских данных. Это имеет ключевое значение для диагностики различных заболеваний, включая те, которые ранее были сложно диагностируемыми и требовали более сложных и длительных процедур обследования пациентов.
Кроме того, актуальность выбранной темы ВКР раскрывается в экономических аспектах медицинской практики. Использование алгоритмов машинного обучения в здравоохранении может позволить снизить затраты на диагностику и лечение пациентов, уменьшить количество ошибок в медицинской практике и оптимизировать процессы управления здравоохранением и тем самым ‒ снизить нагрузку на отраслевой бюджет, и обеспечить доступность к медицинской помощи для более широких слоев населения [2]. Таким образом, данная работа направлена не только на улучшение аналитических аспектов медицинской деятельности, но и на создание более выгодных экономических решений.
Использование алгоритмов машинного обучения в медицинской практике может существенно повысить достоверность диагностики, снизив ошибки, связанные с человеческим фактором. Анализ больших объемов медицинских данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта позволяет выявлять скрытые закономерности и паттерны, которые могут оставаться незамеченными для человеческого взгляда. Это открывает новые перспективы для ранней диагностики заболеваний, индивидуализации лечения и предупреждения возможных осложнений. Более того, современные методы глубокого обучения способны анализировать медицинские изображения и результаты анализов с высокой точностью, что обеспечивает врачам более достоверные данные для принятия решений. Однако, вместе с потенциальными выгодами, использование искусственного интеллекта в медицине также вносит свои вызовы и риски, которые требуют серьезного внимания и обсуждения [3].
Телемедицина стала неотъемлемой частью современной медицинской практики, особенно в условиях пандемии COVID-19. На фоне ограничений на личные встречи и перемещения, удаленное обслуживание пациентов стало ключевым инструментом для обеспечения непрерывности медицинского ухода. Телемедицинские консультации, дистанционное наблюдение за пациентами и удаленная диагностика стали не только безопасным, но и эффективным способом предоставления медицинской помощи. Этот феномен подчеркивает значимость интеграции технологий информационной связи и искусственного интеллекта в сферу здравоохранения, что способствует повышению доступности и качества медицинского обслуживания [4].
Целью данной работы является повышение качества аналитики данных в организациях здравоохранения посредством разработки информационной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов.
Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:
1. Исследовать возможности применения систем интеллектуального анализа данных в области здравоохранения;
2. Провести сравнительный анализ существующих информационных систем и решений, применяемых в сфере здравоохранения;
3. Выполнить анализ существующих алгоритмов и библиотек искусственного интеллекта, применяемых для решения задач в области здравоохранения;
4. Решить задачи интеграции интеллектуальных информационных систем и технологий в сфере здравоохранения;
5. Разработать функциональные и нефункциональные требования к системе интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
6. Разработать функциональную модель системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
7. Разработать архитектуру системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
8. Смоделировать базу данных системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
9. Разработать прототип системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения;
10. Оценить экономическую эффективность внедрения разработанной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения.
Объектом исследования являются процессы и методы диагностики заболеваний пациентов, применяемые в медицинской практике.
Предметом исследования является разработка системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения.
Были использованы методы научно-практического исследования: структурный системный анализ, проектирование и разработка информационного и программного обеспечения информационных систем.
Теоретическая значимость данной работы заключается в расширении знаний о применении искусственного интеллекта в медицине и разработке алгоритмов для диагностики заболеваний в организациях здравоохранения. Результаты исследования могут служить основой для дальнейших научных исследований в области медицинской информатики и искусственного интеллекта.
Практическая значимость данной работы заключается в разработке прототипа информационной системы, способного автоматизировать часть процессов диагностики заболеваний на основе медицинских данных. Результаты ВКР могут быть внедрены в медицинских организациях для диагностики заболеваний пациентов.
Структура ВКР. Работа содержит следующие структурные элементы: введение, три основные главы, заключение, а также перечень использованных источников и приложения. Общий объем работы составляет 102 страницы, список литературы содержит 64 источников.
Первая глава представляет собой результаты исследования предметной области, включающие исследование законодательной и информационной базы, обеспечивающей процесс функционирования организаций здравоохранения на территории Российской Федерации, а также существующие методы и решения в международной практике. Были проанализированы существующие процессы организации здравоохранения Российской Федерации и международной практики. Представлены результаты анализа информационных систем, использующихся для автоматизации деятельности сферы здравоохранения. Сформированы требования к разрабатываемой информационной системе.
Вторая глава содержит результаты моделирования и проектирования информационной системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов, разработки модели базы данных, модели детектирования заболеваний пациента по его симптомам, а также выявления заболеваний при помощи компьютерного зрения. Также разработан и реализован прототип информационной системы интеллектуального анализа.
Третья глава содержит оценку экономической эффективности внедрения системы интеллектуального анализа данных для диагностики заболеваний пациентов в организациях здравоохранения.
В процессе выполнения данного исследования был решен ряд важных задач, направленных на разработку и внедрение системы искусственного интеллекта для диагностики заболеваний пациентов организациях здравоохранения. Основные результаты исследования включают в себя решение следующих задач:
1. Исследованы возможности применения систем интеллектуального анализа данных в области здравоохранения:
Решение: исследованы и выявлены конкретные области применения систем интеллектуального анализа данных в здравоохранении.
Результат: выявлены потенциальные сферы применения системы, такие как улучшение диагностики и оптимизация процессов заботы о пациентах.
2. Проведен сравнительный анализ существующих информационных систем и решений в сфере здравоохранения:
Решение: проведен анализ существующих систем и выявлены их преимущества и недостатки.
Результат: определены области, где разрабатываемая система может эффективно заменить или дополнить существующие решения, повысив эффективность здравоохранения.
3. Выполнен анализ существующих алгоритмов и библиотек искусственного интеллекта в области здравоохранения:
Решение: анализированы существующие алгоритмы и библиотеки применяемые в области здравоохранения.
Результат: выбраны подходящие алгоритмы и технологии для внедрения в разрабатываемую систему, обеспечивая высокую точность и производительность.
4. Решены задачи интеграции интеллектуальных информационных систем в сфере здравоохранения:
Решение: определены задачи по интеграции системы с существующими информационными структурами в здравоохранении.
Результат: обеспечена совместимость и согласованность работы новой системы с существующими процессами в организациях здравоохранения.
5. Разработаны функциональные и нефункциональные требования к системе интеллектуального анализа данных:
Решение: сформулированы детальные функциональные и нефункциональные требования, учитывающие особенности здравоохранения.
Результат: создана основа для разработки системы, обеспечивающая функциональность и эффективность в работе с данными о пациентах.
6. Разработана функциональная модель системы интеллектуального анализа данных:
Решение: разработана функциональная модель, представляющая собой наглядное представление возможностей системы.
Результат: обеспечена ясность в структуре и функциональности системы для участников процесса разработки и конечных пользователей.
7. Разработана архитектура системы интеллектуального анализа данных:
Решение: выбрана оптимальная архитектура, соответствующая требованиям проекта.
Результат: обеспечена масштабируемость и гибкость системы для возможных будущих модификаций и улучшений.
8. Смоделирована база данных системы интеллектуального анализа данных:
Решение: разработана структура базы данных, учитывающая основные потребности системы.
Результат: создана основа для эффективного хранения и обработки данных, необходимых для диагностики заболеваний.
9. Разработан прототип системы интеллектуального анализа данных:
Решение: создан прототип, демонстрирующий основные функциональности разрабатываемой системы.
Результат: обеспечена возможность оценки работы системы и внесения корректив в процесс разработки.
10. Выполнена оценка экономической эффективности внедрения разработанной системы:
Решение: проведен анализ экономической эффективности внедрения системы интеллектуального анализа данных.
Результат: выявлены финансовые выгоды и перспективы внедрения системы в организации здравоохранения. Подсчитан экономический эффект в размере 1304439,5 руб./год.
Разработанная информационная система предоставляет полноценное решение для организации процессов диагностики и лечения в материнских учреждениях, поддерживая внутренние операции и оптимизируя взаимодействие с медицинскими данными и запросами на диагностику. Рекомендуется для внедрения в здравоохранительные учреждения и смежные организации, при условии внесения сиротствующих настроек, учитывающих их специфические потребности. Таким образом, можно сделать вывод о достижении поставленных целей в рамках данного исследования.
1. Исследованы возможности применения систем интеллектуального анализа данных в области здравоохранения:
Решение: исследованы и выявлены конкретные области применения систем интеллектуального анализа данных в здравоохранении.
Результат: выявлены потенциальные сферы применения системы, такие как улучшение диагностики и оптимизация процессов заботы о пациентах.
2. Проведен сравнительный анализ существующих информационных систем и решений в сфере здравоохранения:
Решение: проведен анализ существующих систем и выявлены их преимущества и недостатки.
Результат: определены области, где разрабатываемая система может эффективно заменить или дополнить существующие решения, повысив эффективность здравоохранения.
3. Выполнен анализ существующих алгоритмов и библиотек искусственного интеллекта в области здравоохранения:
Решение: анализированы существующие алгоритмы и библиотеки применяемые в области здравоохранения.
Результат: выбраны подходящие алгоритмы и технологии для внедрения в разрабатываемую систему, обеспечивая высокую точность и производительность.
4. Решены задачи интеграции интеллектуальных информационных систем в сфере здравоохранения:
Решение: определены задачи по интеграции системы с существующими информационными структурами в здравоохранении.
Результат: обеспечена совместимость и согласованность работы новой системы с существующими процессами в организациях здравоохранения.
5. Разработаны функциональные и нефункциональные требования к системе интеллектуального анализа данных:
Решение: сформулированы детальные функциональные и нефункциональные требования, учитывающие особенности здравоохранения.
Результат: создана основа для разработки системы, обеспечивающая функциональность и эффективность в работе с данными о пациентах.
6. Разработана функциональная модель системы интеллектуального анализа данных:
Решение: разработана функциональная модель, представляющая собой наглядное представление возможностей системы.
Результат: обеспечена ясность в структуре и функциональности системы для участников процесса разработки и конечных пользователей.
7. Разработана архитектура системы интеллектуального анализа данных:
Решение: выбрана оптимальная архитектура, соответствующая требованиям проекта.
Результат: обеспечена масштабируемость и гибкость системы для возможных будущих модификаций и улучшений.
8. Смоделирована база данных системы интеллектуального анализа данных:
Решение: разработана структура базы данных, учитывающая основные потребности системы.
Результат: создана основа для эффективного хранения и обработки данных, необходимых для диагностики заболеваний.
9. Разработан прототип системы интеллектуального анализа данных:
Решение: создан прототип, демонстрирующий основные функциональности разрабатываемой системы.
Результат: обеспечена возможность оценки работы системы и внесения корректив в процесс разработки.
10. Выполнена оценка экономической эффективности внедрения разработанной системы:
Решение: проведен анализ экономической эффективности внедрения системы интеллектуального анализа данных.
Результат: выявлены финансовые выгоды и перспективы внедрения системы в организации здравоохранения. Подсчитан экономический эффект в размере 1304439,5 руб./год.
Разработанная информационная система предоставляет полноценное решение для организации процессов диагностики и лечения в материнских учреждениях, поддерживая внутренние операции и оптимизируя взаимодействие с медицинскими данными и запросами на диагностику. Рекомендуется для внедрения в здравоохранительные учреждения и смежные организации, при условии внесения сиротствующих настроек, учитывающих их специфические потребности. Таким образом, можно сделать вывод о достижении поставленных целей в рамках данного исследования.