Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0223U002725, 0121U110623 , Науково-дослідна робота Назва роботи Інтелектуальний сервіс діагностики стану дихальної системи людини для зниження ризиків в умовах пандемії COVID-19 Назва етапу роботи Керівник роботи Петренко Анатолій Іванович, д.т.н. Дата реєстрації 02-03-2023 Організація виконавець Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського" Опис етапу Досліджено інформаційно-аналітичні засоби підвищення ефективності бездротових сенсорних мереж (БСМ), які використовують мобільні пристрої і спеціалізовані програмні додатки для збору агрегованих даних про стан здоров'я пацієнтів, дозволяючи дистанційно діагностувати різні захворювання і отримувати попередній діагноз і рекомендації з лікування. Запропоновано сервіс-орієнтовану архітектуру БСМ для медицини з депозитарієм сервісів, що дозволяє вирішити задачу сумісності БСМ різних розробників при їх об’єднанні у глобальну мережу. Обґрунтована можливість компенсації певних недоліків використання простих портативних натільних сенсорів за рахунок методів глибинного навчання, зокрема, використання згорткових нейронних мереж для налагодженням необхідних діагностичних процедур. Розроблено програмну архітектуру медичної платформи на основі принципів мікросервісної архітектури та мікро-фронтендів. Реалізовано ряд REST-сервісів обслуговування потреб пацієнтів: сервіс для створення та моніторингу виконання планів лікування, сервіси моніторингу з виведенням актуальної інформації на інформаційну індикаторну панель, сервіси діагностики вад дихальної діяльності людини на прикладі апное уві сні. Перенесення медичних сервісів у хмару призводить до зменшення капітальних витрат на використання наявних активів, підвищення швидкості та гнучкості розробки нових сервісів, ефективного управління комунікацію з пацієнтами. Розроблені сервіси діагностики вад дихальної діяльності людини на прикладі апное уві сні базуються як на використанні даних електрокардіограми, так і сигналів PPG (насиченість киснем крові), тому їх комплексне застосування підвищує достовірність результатів віддаленої діагностики на дому, а широке поширення відповідних датчиків спрощує виробництво діагностичних приладів. Було розроблено програмно-апаратний модуль у складі фізичного пристрою на основі PPG сенсору MAX30102 та відповідного хмарного сервісу з використанням парадигми безсерверних лямбда-обчислень. Опис продукції Автори роботи Безносик Олександр Юрійович Болобан Олег Анатолійович Булах Богдан Вікторович Кислий Роман Володимирович Письменний Ігор Олександрович Харченко Костянтин Васильович Додано в НРАТ 2023-03-02 Закрити