Економічна характеристика проектногорішення

РОЗДІЛ 5. Економічна частина

Актуальність теми дослідження обумовлена ​​тим фактом, що в сучасному світі використання методів та алгоритмів штучного інтелекту для спрощення та автоматизації різних сфер людської діяльності отримує все більшого розвитку. Медицина – це одна з найважливіших областей застосування інтелектуальних систем (ІС), які найбільш ефективно працюють, використовуючи великі вибірки даних для навчання: результати аналізів пацієнтів, медичні огляди, призначених ліків, наданих медиками тощо.

Засобами та методами сучасних ІТ технологій суттєво скорочуються часовізатрати при взаємодії пацієнта з лікарем під час консультування або лікування, запиту з симптомами певної хвороби та отриманням його результатів.

При встановленні діагнозу лікарю доводиться обробляти великий масив медико-біологічної інформації: дані обстежень і спостережень, індивідуальні особливості кожного хворого (спадковість, реакція на негативні впливи, перенесені захворювання) тощо. В той же час зростання інформаційного навантаження призводить до фізичної та психологічної втоми лікаря, помилок при виборі та проведенні лікування або затягування процесу постановки точного діагнозу. Однак відомо, що постановка точного діагнозу на більш ранніх стадіях розвитку захворювання і, відповідно, початку лікування дозволяє уникнути ускладнень, які можуть завдати додаткової шкоди організму пацієнта.

Тому очевидно, що сьогоднііснує тенденція до зростання числа розроблюваних діагностичних медичних інформаційних систем (МІС). Однак більшість сучасних систем є вузько спеціалізованими і для підтримки їх працездатності потрібно залучати фахівця, що володіє знаннями в галузі інформаційних технологій, через необхідність створення і наповнення складної бази знань. Дані фактори суттєво обмежують масове використання подібних систем.

У зв'язку з цим,розроблення інтелектуальної інформаційної системи, спрямованої на підвищення точності і оперативності отримання діагностичного рішення, є актуальною задачею.

Метою дослідження являється розробка інтелектуальної інформаційної системи (ІІС) встановлення попереднього діагнозу пацієнта. Мета створення такої інтелектуальної інформаційної системи полягає в розробці простору даних, у якому були б структуризовані всі необхідні компоненти найбільш поширених хворіб (симптоми, спосіб лікування, перелік ліків, дозування, застереження, побічна дія тощо); проведенні чіткої структуризації даних, виконанні методів індексації даних для пошуку по запитах, а також розробки інтелектуального компоненту, який би навчався відповідно до попередніх історій хвороби того чи іншого пацієнта. Завдяки розроблюваній ІІС можна буде якомога ближче підійти до ідеалу створення такої БД, у якій всі дані будуть чітко категоризовані, впорядковані та відповідним чином проіндексовані. Створення даної інтелектуальної інформаційної системи є затребуваною та актуальною задачею у медичній галузі, а також і в інших галузях надання послуг, адже розроблювана система може бути адаптована до ряду інших видів діяльності.

Завдання магістерської роботи полягає у створенні інтелектуальної інформаційної системи з встановлення попереднього діагнозу пацієнта відповідно до його симптомів та історії хвороби дистанційно, для скорочення часових затрат у рамках прийому, обстеження та лікування.

Наукова новизна дипломного дослідження полягає у розробці нейромереж інтелектуальної інформаційної системи, а також Байєсівських мереж довіри, які після навчання могли б, як можна точніше, за даними стану здоров’я пацієнта та його симптомів стати попереднім діагнозом. Постановка чіткого діагнозу в області терапії ускладнюється тим фактом, що кожен пацієнт є індивідуальним. Так, у деяких пацієнтів можуть бути абсолютно різні показники та симптоми, що зумовлює додаткові витрати часу, які в такій сфері, як медицина – недопустимі.

Оскільки мною не було знайдено офіційних сервісів чи розроблених інформаційних ресурсів, затверджених МОЗ, схожих на мою суттю до розробленої інтелектуальної інформаційної систем, які б допомогли встановити діагноз, відповідно до симптомів пацієнта, то неможливо оцінити переваги чи недоліки даної системи у порівнянні з іншими.

Щодо практичної цінності магістерської кваліфікаційної роботи, то вона полягає у побудові простору даних масиву хворіб, симптомів та способів лікування. Наукові результати можуть бути використані при проектуванні та розробці схожих інтелектуальних інформаційних систем в інших галузях.

Подальші дослідження стосуватимуться формалізації методів інтеграції даних та пошуку неструктурованих, напівструктурованих та строго структурованих даних.