Програмне забезпечення для аналізу стану здоров'я людини на основі моніторингу медичних показників

Abstract

Актуальність даної кваліфікаційної роботи полягає в тому, що суспільство стикається з ростом свідомості про важливість підтримання здорового способу життя. Проте часто люди стикаються з несвоєчасним виявленням проблем зі здоров'ям та повільною співпрацею з медичним персоналом. Тому, зі збільшенням обсягу доступних медичних даних та їх різноманітності виникає необхідність в розробці інноваційних програмних рішень, які спростять аналіз цих даних, створять можливість постійної комунікації з лікарями та нададуть користувачам зрозумілу інформацію щодо їхнього стану здоров'я. Об’єктом є процес аналізу стану здоров'я людини на основі моніторингу медичних показників. Предметом є технології для створення програмного забезпечення для аналізу стану здоров'я людини на основі моніторингу медичних показників. Метою роботи є автоматизація процесу відстеження та контролю за здоров'ям шляхом розробки та впровадження програмного забезпечення моніторингу медичних показників. Завданням кваліфікаційної роботи є:  аналіз предметної області та існуючих аналогів;  розробка специфікації;  моделювання та проєктування системи;  вибір основних та допоміжних засобів реалізації програмного забезпечення;  реалізація відповідного програмного забезпечення для аналізу стану здоров'я людини на основі моніторингу медичних показників;  тестування системи. У першому розділі проведено аналіз моніторингу медичних показників і сформовано специфікацію вимог до програмного забезпечення. У другому розділі описано проєктування архітектури, бази даних та моделей системи, наведено діаграми використання, класів, ERD та розгортання. У третьому розділі описано алгоритм визначення аномалій в медичних показниках та перелічено обрані технології для реалізації. У четвертому розділі представлено огляд на отриманий звіт, описана інструкція інтеграції системи з Google Fit API та задокументовано процес роботи програмного інтерфейсу. Результатом роботи є система, яка збирає та аналізує медичні показники, інтегрується медичними клініками або приватними лікарями та генерує звіти з отриманих даних пацієнтів. Робота містить 84 сторінки, 32 рисунки, 14 таблиць, 27 джерел посилання. The relevance of this qualification work lies in the fact that society is faced with growing awareness of the importance of maintaining a healthy lifestyle. However, people often face untimely detection of health problems and slow cooperation with medical personnel. Therefore, with the increase in the amount of available medical data and its diversity, there is a need to develop innovative software solutions that will simplify the analysis of this data, create the possibility of constant communication with doctors and provide users with clear information about their health. The object is the process of analyzing the state of human health based on the monitoring of medical indicators. The subject is technologies for creating software for analyzing the state of human health based on the monitoring of medical indicators. The purpose of the work is to automate the process of tracking and monitoring health by developing and implementing software for monitoring medical indicators. The tasks of the qualification work are:  analysis of the subject area and existing analogues;  specification development;  system modeling and design;  selection of main and auxiliary means of software implementation;  implementation of appropriate software for analyzing the state of human health based on the monitoring of medical indicators;  system testing. In the first section, an analysis of the monitoring of medical indicators was carried out and a specification of requirements for the software was formed. The second chapter describes the design of the architecture, database, and system models, and provides usage, class, ERD, and deployment diagrams. The third section describes the algorithm for determining anomalies in medical indicators and lists the selected technologies for implementation. The fourth chapter presents an overview of the received report, describes the instructions for integrating the system with the Google Fit API, and documents the process of the software interface. The result of the work is a system that collects and analyzes medical indicators, is integrated by medical clinics or private doctors and generates reports from the received patient data. The work contains 84 pages, 32 figures, 14 tables, 27 reference sources.