Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2225U001617, Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти Категорія Master Thesis Назва роботи Веб-додаток для відстеження та прогнозування стану здоров'я на основі обробки біомедичних даних Автор Дзяткевич Максим ОлеговичЧерненко Оксана Олексіївна Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Полтавський університет економіки і торгівлі Першоджерело http://dspace.puet.edu.ua/handle/123456789/15897 Видання Полтавський університет економіки і торгівлі Опис Об’єктом розробки є веб-система для відстеження стану здоров’я користувача, яка забезпечує збирання, збереження, аналіз та прогнозування біомедичних показників у режимі реального часу. Предметом розробки є програмна реалізація модулів введення та обробки медичних даних, алгоритмів машинного навчання для прогнозування змін показників, а також інтерактивний інтерфейс, що дозволяє аналізувати історію вимірювань, візуалізувати статистику та отримувати рекомендації від AI-асистента. Метою роботи є створення інтелектуального веб-додатка Health Tracker, який поєднує сучасні інструменти веб-розробки із моделями машинного навчання для автоматичного аналізу біомедичних даних, виявлення аномалій та формування персоналізованих прогнозів стану здоров’я. У результаті виконання роботи було розроблено повноцінну систему, що включає модулі: • введення та редагування медичних вимірювань; • імпорту даних з CSV-файлів; • автоматичного розрахунку індексу маси тіла (BMI), середнього артеріального тиску (MAP) та інших похідних метрик; • побудови інтерактивних графіків на основі історичних даних; • прогнозування показників за допомогою моделі Prophet та алгоритмів машинного навчання; • формування AI-аналізу, виявлення ризиків і надання персональних рекомендацій; • експорту звітів у форматах CSV, Excel та PDF. AI-модуль аналізує часові ряди медичних показників, виявляє відхилення від норми, оцінює тренди та формує короткострокові прогнози на основі історичних вимірювань. Також реалізовано інтерактивний AI-чат, який дозволяє ставити питання щодо стану здоров’я та отримувати персоналізовані пояснення і рекомендації. Модуль прогнозування створено на основі бібліотеки Prophet, а аналітичні алгоритми — із застосуванням Scikit-learn. Додано в НРАТ 2026-02-02 Закрити