1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 8
1.1 Г ипопитуитаризм 8
1.2 Интеллектуальный анализ данных 8
1.3 Обзор использующихся в исследовании инструментов 9
2. РАЗРАБОТКА МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 12
2.1 Обработка текстовых медицинских данных и создание базы данных 12
2.2 Функциональные характеристики информационной системы 16
3.2 Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 29
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 32

Купить

РЕФЕРАТ
Тема выпускной квалификационной работы: «Медицинская
информационная система для контроля и прогнозирования гипопитуитаризма у детей и подростков».
Цель исследования - разработка медицинской информационной системы, позволяющей осуществлять контроль и прогнозирование течения гипопитуитаризма в детском возрасте.
Объект исследования - данные медицинского обследования детей и подростков Алтайского края, страдающих гипопитуитаризмом.
Предмет исследования - технологии проектирования и разработки информационных систем и поддержки принятия врачебных решений.
В результате работы решены следующие задачи: извлечены числовые характеристики из таблиц; найдены в тексте упоминания медицинских концептов; извлечены фрагменты текстовых данных; извлечены числовые характеристики из текста; создана база данных на основе извлеченной информации; составлена структура и реализован программный интерфейс медицинской информационной системы; проведен корреляционный анализ зависимости атрибутов; построены и обучены модели прогнозирования; проведена оценка качества полученных моделей.
Для извлечения и обработки данных, а также для построения моделей машинного обучения выбран высокоуровневый язык программирования Python. Для разработки функционала информационной системы и её графического интерфейса выбраны объектно-ориентированный язык программирования C# и технология создания событийно-ориентированных приложений Windows Form.
Ключевые слова: медицинская информационная система, искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальные системы поддержки принятия решений, гипопитуитаризм.
Дипломная работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 32 страницах компьютерного текста, включает 6 рисунков, 2 таблицы, 1 приложение и 23 источника литературы.
В настоящее время информационные технологии, технологии искусственного интеллекта и анализа больших данных активно используются в различных сферах человеческой деятельности. Наиболее высокий экономический и социальный эффект от применения современных информационных технологий достигается в областях, где при принятии решений анализируется большое количество данных, а модели принятия решений сложны для понимания одним человеком. Область здравоохранения обладает этими свойствами. В настоящее время здравоохранение переживает целый ряд перемен, например, внедрение электронных медицинских карт (ЭМК). Значительный рост цифровых медицинских данных предоставляет большие возможности для применения методов анализа данных и разработки инновационных ИТ-решений. Оснащенные искусственным интеллектом инструменты способны выявлять значимые закономерности в данных и могут применяться во всех областях медицины, включая принятие врачебных решений, разработку лекарственных препаратов, уход за пациентами и другие [6,15].
Гипопитуитаризм - эндокринное заболевание, связанное со сниженной или отсутствующей секрецией гормонов гипофиза. Наиболее часто у детей и подростков диагностируют дефицит гормона роста (ДГР), который характеризуется низкой скоростью роста [1].
Целью проводимого исследования является разработка медицинской информационной системы, позволяющей осуществлять контроль и прогнозирование течения гипопитуитаризма в детском возрасте.
Объект исследования - данные медицинского обследования детей и подростков Алтайского края, страдающих гипопитуитаризмом.
Предмет исследования - технологии проектирования и разработки информационных систем и поддержки принятия врачебных решений.
Разрабатываемая медицинская информационная система (МИС) объединяет систему для хранения и обработки медицинской информации в цифровой форме и интеллектуальную систему поддержки принятия врачебных решений.
Актуальность и практическая значимость проводимого исследования в области применения информационных технологий в прогнозировании течения гипопитуитаризма у детей и подростков обусловлены:
• необходимостью достижения ускоренных темпов роста в первые годы лечения гипопитуитаризма и их нормализации в последующем [5];
• необходимостью снижения рисков развития осложнений;
• потребностью в применении информационных технологий для автоматизации процессов хранения и обработки медицинских данных и разработки систем принятия решений в сфере здравоохранения на основе технологий искусственного интеллекта [2].
Для формирования базы данных и построения моделей прогнозирования использовались текстовые медицинские выписки, содержащие
деперсонализированную информацию о пациентах КГБУЗ «Алтайский краевой клинический центр охраны материнства и детства».
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) изучение предметной области;
2) извлечение информации из текстовых медицинских выписок детей и подростков Алтайского края, страдающих гипопитуитаризмом;
3) проектирование базы данных;
4) обработка данных и отбор признаков;
5) выбор, построение и обучение моделей прогнозирования роста детей и подростков после курса лечения;
6) сравнение и оценка качества построенных моделей;
7) разработка модульной медицинской информационной системы.
Выпускная работа состоит из введения, двух глав, заключения, библиографического списка и приложений. Во введении сформулированы цель и задачи, определены объект и предмет исследования, раскрыты актуальность и практическая значимость выпускной работы.
В первой главе подробно раскрыты основные понятия, связанные с эндокринным заболеванием гипопитуитаризм. Рассмотрены основные понятия и задачи интеллектуального анализа данных. Приведен обзор инструментов, использованных в данном исследовании.
Вторая глава посвящена разработке медицинской информационной системы. В ней подробно описан процесс извлечения данных детей, разработки графического интерфейса. Также был описан процесс интеллектуального анализа данных, направленный на достижение поставленной цели: построение моделей прогнозирования роста после прохождения курса лечения. Дана оценка качеству построенных моделей.
В ходе выполнения исследования обработан большой объем текстовой медицинской информации, создана база данных, содержащая обезличенную информацию медицинского обследования детей и подростков Алтайского края, страдающих гипопитуитаризмом, построены и обучены модели прогнозирования роста детей и подростков, создана медицинская информационная система.

Купить