Розробка медичної інфокомунікаційної системи для моніторингу стану здоров'я людини з використанням штучного інтелекту

Abstract

Застосування інфокомунікаційних технологій у медицині дозволяє ефективно обробляти великі масиви даних і забезпечувати більш точний моніторинг стану здоров'я пацієнтів. В умовах цифровізації, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) у системи моніторингу пацієнтів відкриває нові можливості для автоматизації процесів діагностики та надання персоналізованих рекомендацій. Метою цієї роботи є розробка медичної інфокомунікаційної системи для моніторингу стану здоров'я людини з використанням ШІ. У межах дослідження здійснено такі завдання: 1. Аналіз сучасних методів і технологій медичного моніторингу; 2. Дослідження алгоритмів ШІ та їх застосування у медичних інфокомунікаційних системах; 3. Проєктування системи моніторингу із залученням IoT для збору даних від датчиків; 4. Розробка програмного забезпечення для обробки та аналізу даних з датчиків; 5. Інтеграція ШІ для автоматичного аналізу даних та генерації рекомендацій; 6. Тестування та оцінка ефективності розробленої системи в реальних умовах. Об'єкт дослідження: медичні інфокомунікаційні системи для моніторингу здоров'я пацієнтів з використанням штучного інтелекту. Предмет дослідження – технології збору, обробки та аналізу медичних даних, що включають ШІ та IoT. Методи дослідження: у роботі використані методи аналізу, проєктування, програмування, моделювання та тестування. У першому розділі роботи виконано аналіз сучасних методів та технологій моніторингу стану здоров'я людини, включаючи огляд IoT-пристроїв, телемедичних систем та інтеграцію цих технологій у медичних інфокомунікаційних системах. Другий розділ присвячений дослідженню теоретичних основ ШІ у медицині, опису ключових алгоритмів і технологій, що використовуються для аналізу медичних даних. У розділі порівнюються методи навчання ШІ, розглянуто підходи до інтеграції цих алгоритмів у системи моніторингу здоров'я, а також новітні тенденції розвитку ШІ у медичному контексті. Третій розділ роботи зосереджений на дослідженні існуючих систем моніторингу стану пацієнтів з використанням штучного інтелекту. У розділі розглянуто приклади комерційних і дослідницьких проєктів, що використовують ШІ для аналізу медичних даних, виявлення ризиків та генерації діагностичних рекомендацій. Проведено порівняння можливостей таких систем, визначено їхні обмеження, а також переваги впровадження штучного інтелекту для підвищення ефективності медичного моніторингу. Четвертий розділ присвячений розробці медичної інфокомунікаційної системи для моніторингу стану здоров'я людини на основі ШІ. У розділі описано етапи проєктування та реалізації системи, зокрема: вибір датчиків і мікроконтролера, проєктування архітектури для збору та обробки даних, розробка програмного забезпечення для аналізу показників пацієнтів, інтеграція моделі ШІ для надання рекомендацій і оповіщення медичного персоналу або пацієнта. Описано результати тестування системи у реальних умовах, що підтвердили її ефективність і надійність. За результатами дослідження розроблено інфокомунікаційну систему моніторингу стану здоров'я пацієнтів з використанням штучного інтелекту, яка забезпечує безперервний збір, обробку та аналіз медичних даних у реальному часі. Система використовує IoT-датчики для моніторингу ключових показників здоров'я, таких як частота серцебиття, температура тіла та рівень кисню в крові. Дані автоматично передаються на сервер, де вони аналізуються за допомогою алгоритмів ШІ. Розроблена модель штучного інтелекту дозволяє виявляти аномалії у показниках здоров'я пацієнта і надавати персоналізовані рекомендації. Система інтегрує ці дані з інфокомунікаційною платформою, яка забезпечує своєчасне інформування медичного персоналу або пацієнта про необхідність вжиття заходів. Тестування показало, що система є надійною та ефективною, підтверджуючи можливість її впровадження у клінічну практику для покращення якості та оперативності медичного моніторингу.The use of infocommunication technologies in medicine enables efficient processing of large datasets and ensures more accurate monitoring of patients' health status. In the digital age, the integration of Artificial Intelligence (AI) into patient monitoring systems opens up new opportunities for automating diagnostic processes and providing personalized recommendations. The aim of this study is to develop a medical infocommunication system for monitoring human health using AI. The study addresses the following tasks: 1. Analysis of modern methods and technologies for medical monitoring; 2. Research on AI algorithms and their application in medical infocommunication systems; 3. Designing a monitoring system using IoT for data collection from sensors; 4. Development of software for processing and analyzing data from sensors; 5. Integration of AI for automatic data analysis and recommendation generation; 6. Testing and evaluating the effectiveness of the developed system in real-world conditions. Object of research: medical infocommunication systems for patient health monitoring using artificial intelligence. Subject of research: technologies for collecting, processing, and analyzing medical data, including AI and IoT. Research methods: the study employed methods of analysis, design, programming, modeling, and testing. The first chapter of the study analyzes modern methods and technologies for monitoring human health, including a review of IoT devices, telemedicine systems, and the integration of these technologies in medical infocommunication systems. The second chapter is dedicated to the theoretical foundations of AI in medicine, describing key algorithms and technologies used for analyzing medical data. It compares AI training methods and examines approaches to integrating these algorithms into health monitoring systems, as well as recent trends in AI development in the medical context. The third chapter focuses on the study of existing patient monitoring systems using artificial intelligence. It reviews examples of commercial and research projects that use AI for medical data analysis, risk detection, and diagnostic recommendation generation. The chapter also compares the capabilities of these systems, identifying their limitations and the benefits of integrating AI to improve medical monitoring efficiency. The fourth chapter is devoted to the development of a medical infocommunication system for human health monitoring based on AI. It describes the stages of system design and implementation, including the selection of sensors and microcontrollers, architecture design for data collection and processing, software development for patient data analysis, and the integration of AI models to provide recommendations and notify medical personnel or patients. The results of system testing in real-world conditions are also presented, confirming its effectiveness and reliability. Based on the study, an infocommunication system for monitoring patient health using artificial intelligence was developed, providing continuous data collection, processing, and real-time analysis of medical data. The system employs IoT sensors to monitor key health indicators, such as heart rate, body temperature, and blood oxygen levels. The data is automatically transmitted to a server, where it is analyzed using AI algorithms. The developed AI model detects anomalies in patient health indicators and provides personalized recommendations. The system integrates this data with an infocommunication platform that ensures timely alerts to medical personnel or patients about necessary actions. Testing showed that the system is reliable and efficient, confirming its potential for clinical implementation to improve the quality and efficiency of medical monitoring.