Аналітична підсистема управління інформаційними потоками телемедичної системи моніторингу стану здоров’я

Abstract

У сучасному світі постійне зростання поширеності хронічних захворювань та необхідність моніторингу стану здоров’я населення зумовлюють важливість впровадження інноваційних підходів у галузі охорони здоров’я. Зокрема, зростає попит на ефективні та надійні системи моніторингу стану пацієнтів у віддаленому режимі, що дозволяють оперативно реагувати на зміни в їхньому стані та мінімізувати ризики ускладнень. Телемедичні системи, що базуються на обробці великих обсягів даних та сучасних інформаційних технологіях, поступово стають основою медичних сервісів у багатьох країнах світу. Здатність таких систем інтегруватися з іншими медичними додатками та надавати доступ до аналітичних даних у реальному часі створює нові можливості для медичних працівників та пацієнтів. Однією з найбільших проблем у розвитку телемедичних систем є оптимізація управління інформаційними потоками, що надходять від різноманітних датчиків та пристроїв моніторингу здоров’я пацієнтів. Величезні обсяги даних, які постійно оновлюються та надходять із різних джерел, потребують своєчасної обробки, збереження та аналізу. Недостатня координація інформаційних потоків та відсутність єдиних стандартів обробки даних можуть призводити до розпорошеності даних, що негативно позначається на їхній точності, актуальності та корисності для медичних рішень. Окрім того, необхідність забезпечення конфіденційності та безпеки персональних даних у телемедичних системах додає нових викликів для їхньої аналітичної підсистеми [1]. Сучасні наукові дослідження вказують на важливість створення інтегрованих аналітичних підсистем, здатних забезпечити комплексний підхід до управління інформаційними потоками у телемедичних системах. Попри наявні технологічні розробки, все ще існують значні проблеми, пов’язані з обробкою та аналізом медичних даних у режимі реального часу, зокрема, для пацієнтів з хронічними захворюваннями. Відомі рішення надають певні підходи до збору й обробки даних, проте їхня здатність до масштабування та інтеграції нових джерел інформації часто обмежена [2]. Критичний аналіз існуючих систем показує, що ефективність обробки даних у телемедичних системах значною мірою залежить від можливості створення оптимізованої аналітичної підсистеми, яка була б здатна забезпечувати автоматичне управління великим обсягом інформації та знижувати навантаження на медичний персонал. Таким чином, розробка аналітичної підсистеми, здатної до інтелектуальної обробки, агрегування та аналізу інформаційних потоків, є надзвичайно актуальною для забезпечення стабільної роботи телемедичних систем. Вона дозволить не лише підвищити ефективність моніторингу здоров’я пацієнтів, але й створити основу для прийняття обґрунтованих рішень на базі об’єктивних даних, що особливо важливо в умовах швидкого зростання обсягів інформації. Об’єкт дослідження – процес управління інформаційними потоками у системах телемедичного моніторингу стану здоров’я. Предметом дослідження є алгоритми та методи реалізації основних функціональних модулів системи, зокрема, прогнозування ризику діабету на основі машинного навчання, управління електронними медичними картами, захищеного доступу для різних груп користувачів (лікарів, пацієнтів, адміністраторів), а також механізми взаємодії між лікарями та пацієнтами через консультування та діагностику. Мета роботи: розробка аналітичної підсистеми, яка забезпечить управління та аналіз інформаційних потоків у телемедичній системі, покращуючи точність діагностики, підтримуючи прийняття медичних рішень, моніторинг стану здоров’я пацієнтів та оптимізацію взаємодії між лікарями і пацієнтами. Для виконання поставленої мети, необхідно виконати наступні завдання:  провести аналіз поточного стану телемедичних систем для моніторингу здоров’я, включаючи характеристику особливостей їх застосування, потребу в аналітичних підсистемах та огляд існуючих рішень для управління інформаційними потоками в медичній галузі;  обґрунтувати вибір технологій для реалізації аналітичної системи, включаючи мову програмування, інструменти розробки та систему управління базами даних, а також розробити архітектуру системи з урахуванням вимог до аналітичної підсистеми;  реалізувати ключові модулі аналітичної системи для обробки, зберігання та передачі медичних даних, а також провести функціональне та компонентне тестування з метою оцінки надійності і точності системи;  розробити інструкцію для користувача, що включає мінімальні вимоги до запуску системи, процес розгортання та детальний опис використання аналітичної системи для моніторингу здоров’я пацієнтів.Методи дослідження: аналіз наукових публікацій у галузі телемедицини та аналітичних систем, порівняльний аналіз технологій розробки, проектування архітектури програмного забезпечення, модульне та функціональне тестування, використання автоматизованих засобів тестування. Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні методів прогнозування медичних ризиків шляхом розробки системи підтримки прийняття рішень, яка інтегрує алгоритми машинного навчання з електронними медичними картами для оцінки ризику діабету. Вперше реалізовано підхід до автоматизованого прогнозування на основі моделей машинного навчання з використанням структурованих медичних даних, що дозволяє не лише оцінювати ризик захворювання, а й забезпечувати зручний доступ до медичних даних для пацієнтів і лікарів.