Інтелектуальна система для допомоги лікарю та пацієнту на основі методів машинного навчання

Abstract

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.

First and foremost, intelligent systems play a crucial role in accurate diagnosis and disease prediction in patients. They provide access to a vast amount of medical data, allowing for detailed analysis and the discovery of complex relationships between symptoms and diseases. The use of machine learning methods enables these systems to identify pathological markers and build models for early disease prediction. This can assist healthcare professionals in making prompt and accurate decisions regarding diagnosis and treatment. Additionally, intelligent systems can automatically monitor patients' conditions, analyze changes in indicators, and notify healthcare providers of potential complications. Furthermore, these systems can take into account individual patient characteristics such as genetic factors, age, health status, and others, for more personalized disease forecasting. They aid healthcare professionals in making informed decisions tailored to specific patient needs and characteristics [1]. Another function offered by intelligent systems is the selection of optimal treatment for patients. Such systems are capable of analyzing large volumes of medical data, including laboratory test results, images, medical histories, and other clinical parameters, to identify the most effective treatment methods for individual cases. Through intelligent systems, healthcare providers gain access to up-to-date clinical research, scientific publications, and recommendations, enabling them to stay informed about the latest and most effective treatment methods. They can receive recommendations and guidance on selecting optimal medications, dosages, treatment durations, and other factors influencing treatment efficacy. Moreover, intelligent systems can utilize forecasting and modeling methods to assess the potential consequences of different treatment scenarios. They can analyze individual patient characteristics, consider their response to previous therapies, and evaluate risks associated with specific treatment methods, assisting healthcare professionals in making optimal choices [2]. Monitoring patient condition is also a crucial role played by intelligent systems. These systems can analyze data from various sources, such as wearable devices, medical instruments, and electronic health systems. This enables continuous monitoring of physiological indicators, including heart rate, blood pressure, glucose levels, body temperature, and other vital parameters. Using machine learning algorithms and artificial intelligence, intelligent systems can analyze the collected data and detect abnormal readings that may indicate pathological conditions or risks. They can send notifications to healthcare providers regarding dangerous changes in patients' conditions, helping ensure timely medical assistance and prevent complications. Study object – these are medical processes related to patient registration, treatment, and providing recommendations to physicians for accurate diagnosis and prediction of specific diseases for the general user based on their medical indicators. Scope of research – these are inefficient methods for patient registration and the creation of their medical records, as well as processes related to diagnosis, treatment, and prevention. This is precisely the purpose of the proposed system: to streamline paperwork, expedite patient registration at hospitals at the earliest opportunity, and improve the quality of medical care. Goal of research: To improve the delivery of medical services, the development of an intelligent system to assist doctors and patients based on machine learning methods will be undertaken, which will address the existing issues in analog systems. Briefly put research results. By implementing this system, a program will be developed that analyzes a large amount of medical data to predict possible diseases in patients and assist doctors in making accurate diagnoses. Additionally, it will allow for the creation of medical records, online appointment scheduling, and more. As a result of analyzing existing analog systems, the main requirements for the new product were established. This comparison helped identify the strengths that need to be replicated and revealed the weaknesses that will be addressed during implementation to create a competitive product in the market. The development of a web-based system is planned, combining backend and frontend components and utilizing a database.