Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ ДИНАМИКИ СОСТОЯНИЯ ПАЦИЕНТОВ В ПРОЦЕССЕ ДИСТАНЦИОННОЙ НЕЙРОРЕАБИЛИТАЦИИ

Работа №74169

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы76
Год сдачи2020
Стоимость4200 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
135
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


СОДЕРЖАНИЕ 2
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 3
ВВЕДЕНИЕ 4
1. Виды и средства дистанционной нейрореабилитации 7
1.1 Порядок организации медицинской реабилитации 7
1.2 Обзор существующих систем дистанционной нейрореабилитации 9
2. Система автоматизированной оценки динамики состояния пациента в процессе дистанционной нейрореабилитации 16
2.1. Характеристики и функции портала дистанционной реабилитации «НейроДом»
2.2. Система оценки динамики состояния пациента в процессе дистанционной
нейрореабилитации «Нейродом-ДСП» 24
3. Методы исследования динамики состояния пациента 42
3.1. Традиционные методы исследований 42
3.2. Дистанционный подход к исследованиям 44
4. Статистическая обработка результатов оценки динамики состояния пациентов в процессе дистанционной нейрореабилитации 49
4.1. Организация исследования 49
4.2. Построение зависимости доли выполненных упражнений от разности значений
шкалы Берга «До» и «После» реабилитации 52
4.3. Сравнение значений шкалы Berg Balance Scale до и после дистанционной
реабилитации с помощью критерия Стьюдента 58
4.4. Определение изменения степени тяжести заболевания пациентов после
дистанционной реабилитации 64
4.5. Сравнение значений шкал Berg Balance Scale и Dynamic Gait Index до и после дистанционной реабилитации с помощью критерия Вилкоксона 66
Заключение 70
Основные научные положения, опубликованные в изданиях 72
Список использованных источников


С каждым годом внедрение информационно -коммуникационных технологий повышает эффективность и качество работы в сфере здравоохранения. Разработанные системы находят применение в области автоматизации лабораторных исследований, консультативной вычислительной диагностики и выбора лечебной тактики, мониторинга состояния пациентов, научных исследованиях, в учебном процессе и других направлениях [1].
Для достижения качественного восстановления после заболеваний или травм функций нервной системы следует длительное время выполнять назначенные врачом реабилитационные мероприятия, которые чаще всего не укладываются в рамки стационарного лечения.
Существующие информационные системы дистанционной реабилитации либо имеют уклон в область использования оборудования, либо не имеют поддержки на территории Российской Федерации, либо не покрывают весь круг необходимого врачам функционала [2].
Актуальность проблемы
Исследование и разработка методов диагностики и лечения пациентов с использованием информационных технологий стремительно развивается во всем мире.
Множество медицинских задач можно решить с использованием информационных систем, которые разрабатываются не только для помощи медицинским работникам, но и для удобства пациентов.
Так, например, в Российской Федерации для пациентов существуют онлайн сервисы для консультаций с детскими и взрослыми врачами разных специализаций (DOC+, Яндекс.Здоровье), онлайн-запись на прием к специалисту (Веб-регистратура), а также, онлайн-агрегаторы аптек для поиска препаратов и сравнения цен на них в разных аптеках города (Аптеки «2ГИС»).
Но остается значимой проблема периода восстановительных реабилитационных мероприятий, которые особенно необходимы после
В период домашней реабилитации необходимо строго контролировать физическое состояние здоровья пациента, оказывать своевременную консультацию и иметь возможность корректировать объем и расписание реабилитационного процесса, то решением данной проблемы является разработка системы автоматической оценки динамики состояния пациента в процессе дистанционной реабилитации.
Предметом исследования является оценка динамики восстановления пациента в процессе дистанционной нейрореабилитации.
Целью работы является организация системы автоматической оценки динамики состояния пациента в период дистанционной нейрореабилитации.
Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:
1) провести анализ существующих систем и методов обработки медицинских данных для внедрения в ИС «НейроДом»;
2) построить онтологическую модель процесса дистанционной реабилитации;
3) спроектировать архитектуру системы, предоставляющей
возможность оценить состояние здоровья пациента в процессе дистанционной реабилитации;
4) разработать методику и алгоритм оценивания динамики восстановления пациентов, используя данные с портала «НейроДом»;
5) провести статистическую обработку медицинских данных в процессе дистанционной нейрореабилитации.
Научная новизна: создана и апробирована на реальных данных система автоматизированной оценки динамики состояния больного в процессе дистанционной нейрореабилитации . Спроектирована архитектура система, а также, разработана новая методика оценивания динамики восстановления поврежденных функций здоровья пациентов, на основании полученных данных с портала «НейроДом».
Практическая значимость: получен акт о внедрении системы автоматизированной оценки динамики состояния пациентов в процессе дистанционной нейрореабилитации на портале «НейроДом» в неврологическое отделение Профессорской клиники КрасГМУ.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Основываясь на требованиях врачей-специалистов к функционированию системы автоматизированной оценки динамики состояния пациентов в процессе дистанционной реабилитации, проведено проектирование архитектуры, включающей разделы: формирование базы данных, получение и функциональная обработка данных, визуализация полученных данных.
Определены направления дистанционного статистического анализа данных, полученных в процессе нейрореабилитации. Составлен план организации исследований на реальных пациентах. Определены методики статистической обработки полученных данных.
Проведен ряд расчетов, продемонстрировавших положительный результат использования дистанционной нейрореабилитации.
Представлены результаты работы встроенных в «НейроДом» статистических методов обработки медицинских данных: расчет Т-критерия Вилкоксона и расчет U-критерия Манна-Уитни.
Данная система имеет практическое применение в неврологическом отделении Профессорской клиники КрасГМУ, получен акт о внедрении.
В будущем планируется разработать экспертную систему, которая будет включать в себя, помимо имеющейся подсистемы работы с БД и подсистемы хранения данных, подсистему приобретения знаний, подсистему прогнозирования (выявление группы риска возникновения патологии, определение степени тяжести, прогноз возможного исхода процесса реабилитации) и подсистему выдачи рекомендаций (назначение комплекса упражнений) для ЛПР.
Проект дистанционной домашней нейрореабилитации «НейроДом» поддержан грантом «Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности» (код: 2018042003718), в рамках проведения Конкурса научно-технических исследований, разработок, инновационных программ и проектов для обеспечения конкурентных преимуществ экономики Красноярского края.
Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019662949 «Программное обеспечение для портала дистанционной нейрореабилитации «НейроДом».



1. Евсеев А. В., Мышенков К. С. Проектирование информационных систем // Учебное пособие. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2006. 190 с.
2. Иванилова Т.Н., Прокопенко С.В., Попов А.А., Демидюк В.Д. Буслов И.А., Субочева С.А. Проектные решения портала дистанционной нейрореабилитации «НейроДом» // Научно-практический журнал «Врач и информационные технологии». 2019. №1. С. 72-79.
3. Союз реабилитологов России : официальный сайт. - Москва. - Приказ
Министерства здравоохранения Российской Федерации от 29 декабря 2012г. По1705н "О Порядке организации медицинской реабилитации". - URL: https://rehabrus.ru/Docs/2019/prikaz_1705n.pdf(дата обращения 25.10.2019). -
Текст : электронный.
4. Фонд социальной помощи и поддержки населения «Социальный
запрос» : официальный сайт. - Москва. - URL:
http://fondzapros.rU/law/freeemerg/disability/#keyBlock-2(дата обращения: 20.10.2019). - Текст : электронный.
5. Кайгородцева С.А., Аброськина М.В., Прокопенко С.В., Исмаилова С.Б. Восстановление статолокомоторных функций при вестибулоатактическом синдроме в восстановительном периоде инсульта // Анналы клинической и экспериментальной неврологии.[Текст]-2016.- Том 10. № 3. - с.13-20.
6. Портал дистанционной нейрореабилитации «НейроДом» : сайт. -
Красноярск, 2018. - URL: https://neyrodom.krasgmu.ru/(дата обращения:
06.06.2019). - Режим доступа: для авториз. пользователей. - Текст:
электронный.
7. Мокиенко О.А., Мендалиева А.С. Домашняя реабилитация при спастическом парезе по программе iGSC «I-CAN» : сайт / Ренейро. - Москва, 2017. - URL: http://reneuro.ru/education/texts/e-article5.html(дата обращения 05.11.2019). - Текст : электронный.
8. I-GSC : официальный сайт. - URL: https://www.i-gsc.com(дата обращения: 12.06.2019). - Режим доступа: для зарегистрир. пользователей. - Текст: электронный.
9. Решетняк О.О. Разработка системы для дистанционного контроля за состоянием пациента в период реабилитации на основе мультиагентного подхода. / Проблемы социальной сферы и их решения: сборник научных трудов по материалам I Международной научно -практической конференции. 2017. - С.57
10. Boslab : официальный сайт. - Новосибирск. - URL:
https://boslab.ru/projects/network_neurorehabilitation/ (дата обращения:
12.02.2020). - Текст: электронный.
11. Шелякина О.В., Копанев А.А., Мамонова Н.В., Карева Н.П., Дроздов
Г.О., Аронов А.М. Перспективы применения телемедицинских технологий на амбулаторном этапе реабилитации пациентов с нарушениями функции опорно-двигательного аппарата // Современные проблемы науки и образования. - 2017. - № 6.; URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=27219(дата
обращения: 04.09.2019). - Текст: электронный.
12. Медицинский центр «Решма» : официальный сайт. - Ивановская область. - URL: http://reshma.ru/lechenie/base/meditsinskaya-reabilitatsiya//(дата обращения: 01.06.2018). - Текст : электронный.
13. Белова, А.Н. Нейрореабилитация: рук-во для врачей. 3-изд / А.Н. Белова, С.В. Прокопенко. - М, 2010. - 1288 с.
14. Кадыкова, А.С. Тесты и шкалы в неврологии: учебное пособие / А.С. Кадыкова, Л.С. Манвелова. - М.: МЕДпресс - информ, 2015. - 224 с.
15. Loaddy : Онлайн нагрузочное тестирование сервера и сайта /
разработчик: AdminVPS. - URL: https://loaddy.com/(дата обращения:
12.10.2018). - Электронная программа : электронная.
16. Adaptivator : Онлайн сервис проверки адаптивности сайта. - URL: http://adaptivator.ru/(дата обращения: 12.10.2018). - Электронная программа : электронная.
17. Zigmond AS, Snaith RP. The Hospital Anxiety and Depression Scale. Acta Psychiatr Scand 1983;67:361-70.
18. Folstein MF, Folstein SE, McHugh PR . "Mini-mental state". A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. Journal of psychiatric research 1975;12 (3): 189-98
19. Bogle Thorbahn LD, Newton RA. Use of the Berg Balance Test to predict falls in elderly persons. PhysTher 1996; 76: 576-583. 11.
20. Reliability and Validity of the International Cooperative Ataxia Rating Scale: A Study in 156 Spinocerebellar Ataxia Patients / T. Schmitz-Hurbsch [et al.] // Movement Disorders. — 2006. — Vol.21 — P. 699-704.
21. Яндекс.Метрика : официальный сайт. - Москва. - URL:
https://metrika.yandex.ru/promo? (дата обращения: 01.12.2019). - Текст: электронный.
22. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных.
Применение пакета прикладных программ STATISTICA. 3-е издание. М:
МедиаСфера, 2006, 312 с.
23. Пэтри А. Наглядная статистика в медицине. М.: ГЭОТАР-МЕД, 2015. 144 с.
24. Холматова К.К., Харькова О.А., Гржибовский А.М. Экспериментальные исследования в медицине и здравоохранении: планирование, обработка данных, интерпретация результатов // Экология человека. 2016. № 11. С. 50-58.
25. Сиващенко П.П., Барановский А.М. Использование приложения MS Excel при отработке документов медицинского учета и отчетности : учебное пособие. - СПб: ВМедА имени С.М.Кирова. - 62 С.
26. Гудинова Ж.В., Жернакова Г.Н., Толькова Е.И., ДРУЖЕЛЮБНАЯ СТАТИСТИКА. Статистический анализ медицинских баз данных: пошаговые инструкции. Выпуск I. ОмГМА, 2014. 205 с.
27. Сазонов В.Ф. Критерий Вилкоксона (Уилкоксона): две зависимые
выборки. Кинезиолог, 2009-2016. - URL:
http://kineziolog. su/content/content/kriterii-vilkoksona-uilkoksona-dve-zavisimye- vyborki (дата обращения: 12.11.2019). - Текст : электронный.
28. Мараподв Д. Критерии и методы / Медицинская статистика : сайт. - URL: https://medstatistic.ru/methods/methods2.html(дата обращения: 20.01.2020).
- Текст: электронный.
29. St. Amelja Stanitsin. Finance and the credit Institute of economy and
management / Таблица распределения Стьюдента : сайт / SoftLine, 2014. - URL: http://old.exponenta.ru/educat/referat/XIkonkurs/student5/tabt-st.pdf (дата
обращения: 25.11.2019). - Текст : электронный.
30. Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики.
— М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. — 416 с.
31. Губа В.П., Пресняков В.В. Методы математической обработки результатов спортивно-педагогических исследований: учебно-методическое пособие / В.П. Губа, В.В. Пресняков. - М.: «Человек», 2015. - 288 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ