Інтелектуальна система для допомоги лікарю та пацієнту на основі методів машинного навчання
Автор: Боднар Ірина Андріївна
Кваліфікаційний рівень: магістр (ОНП)
Спеціальність: Системний аналіз (освітньо-наукова програма)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2022-2023 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Перш за все, інтелектуальні системи відіграють важливу роль у точній діагностиці та прогнозуванні захворювань у пацієнтів. Вони забезпечують доступ до великого обсягу медичних даних, що дозволяє проводити детальний аналіз і знаходити складні зв’язки між симптомами та хворобами. Використання методів машинного навчання дозволяє системам навчитися визначати патологічні ознаки та будувати моделі для прогнозування хвороб на ранній стадії. Це може допомогти лікарям прийняти швидке та точне рішення щодо діагностики та лікування. Крім того, інтелектуальні системи можуть автоматично моніторити стан пацієнтів, аналізувати зміни в показниках та сповіщати про можливі ускладнення. Також, інтелектуальні системи можуть враховувати індивідуальні характеристики пацієнтів, такі як генетичні фактори, вік, статус здоров’я та інші, для більш персоналізованого прогнозування захворювань. Вони допомагають лікарям приймати обґрунтовані рішення з урахуванням конкретних потреб та особливостей кожного пацієнта[1]. Наступною функцією, що пропонують інтелектуальні системи, є вибір оптимального лікування для пацієнтів. Такі системи здатні аналізувати великі обсяги медичних даних, включаючи результати лабораторних тестів, зображення, історії хвороби та інші клінічні параметри, щоб ідентифікувати найефективніші методи лікування для конкретного випадку. Завдяки інтелектуальним системам лікарі отримують доступ до актуальних клінічних досліджень, наукових публікацій та рекомендацій, що дозволяє їм орієнтуватися на найновіші та найефективніші методи лікування. Вони можуть отримувати рекомендації та підказки щодо вибору оптимальних препаратів, дозування, тривалості курсу лікування та інших факторів, що впливають на його ефективність. Крім того, інтелектуальні системи можуть використовувати методи прогнозування та моделювання для оцінки можливих наслідків різних сценаріїв лікування. Вони можуть аналізувати індивідуальні характеристики пацієнта, враховувати його реакцію на попередні терапії та ризики, пов’язані з певними методами лікування, щоб допомогти лікарям зробити оптимальний вибір[2]. Також важливою роллю є моніторинг стану пацієнтів. Дані системи можуть аналізувати дані з різних джерел, таких як носимі пристрої, медичні прилади та системи електронного здоров’я. Це дозволяє отримувати постійну інформацію про фізіологічні показники, включаючи серцевий ритм, артеріальний тиск, рівень глюкози, температуру тіла та інші важливі параметри. За допомогою алгоритмів машинного навчання і штучного інтелекту, інтелектуальні системи можуть аналізувати зібрані дані та виявляти аномальні показники, що можуть вказувати на наявність патологічних станів або ризиків. Вони можуть надсилати сповіщення лікарям про небезпечні зміни в стані пацієнтів, допомагаючи забезпечити своєчасну медичну допомогу та уникнути ускладнень. Об’єкт дослідження – це медичні процеси, що стосуються реєстрації та лікування пацієнтів, надання рекомендацій лікарю, щодо встановлення точного діагнозу та прогнозування виникнення певного захворювання звичайному користувачу, базуючись на його медичних показниках. Предмет дослідження – це неефективні методи організації реєстрації пацієнтів та створення їх медичних карток, процеси визначення діагнозу, лікування та профілактики. Саме для цього й призначена дана система, щоб полегшити оформлення паперових документів, пришвидшити реєстрацію пацієнта в лікарні при першій нагоді та покращити якість медичного обслуговування. Мета роботи – для покращення надання медичних послуг розробити інтелектуальну систему допоги лікарю та пацієнту на основі методів машинного навчання, котра вирішить проблеми наявні у систем-аналогів. Результати досліджень. Реалізувавши дану систему буде отримано програму, що аналізуватиме велику кількість медичних даних для прогнозування можливих захворювань у пацієнтів, а також для домоги лікарю у постановці правильного діагнозу. Крім цього, буде можливість створювати медичну карту, проводити онлайн запис пацієнтів та інше. В результаті проведення аналізу існуючих систем-аналогів були встановлені основні вимоги до нового продукту. Це порівняння дозволило виділити сильні сторони, які необхідно відтворити, а також виявити недоліки, які будуть вирішені під час реалізації, з метою створення конкурентоздатного продукту на ринку. Планується розробка веб-системи, яка поєднуватиме бек-енд та фронт-енд частини і використовуватиме базу даних. Ключові слова – інтелектуальні системи, медична допомога, машинне навчання, діагностика, покращення медичного процесу, аналіз медичних даних. Перелік використаних літературних джерел. 1. Era of Intelligent Systems in Healthcare [Електронний ресурс] // National Library of Medicine. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7121070/ 2. World Health Statistics 2022 [Електронний ресурс] // World Health Organization. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.who.int/news/item/20-05-2022-world-health-statistics-2022.