диплом ИИ в здравоохранении

Актуальность темы

Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранение представляет собой один из самых перспективных и социально значимых направлений цифровой трансформации медицины. Согласно исследованию Всемирной организации здравоохранения (2024), применение ИИ в диагностике и лечении заболеваний может сократить время диагностики на 40-50% и повысить точность выявления заболеваний на 25-30%, что особенно важно в условиях дефицита квалифицированных врачей и растущей нагрузки на систему здравоохранения.

Особую актуальность тема приобретает в контексте борьбы с хроническими заболеваниями, которые по данным ВОЗ, ответственны за 71% всех случаев смерти в мире. Современные методы анализа медицинских данных с использованием ИИ позволяют выявлять ранние признаки заболеваний, прогнозировать риски и персонализировать подходы к лечению, что может значительно снизить нагрузку на систему здравоохранения и повысить качество жизни пациентов. В то же время, по данным Национального медицинского исследовательского центра, внедрение ИИ-решений в российские медицинские учреждения находится на начальном этапе, что создает большой потенциал для развития этой сферы.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Разработка систем ИИ для здравоохранения представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы машинного обучения, обработки медицинских изображений, анализа временных рядов и соблюдение строгих требований к защите персональных данных. Это делает тему особенно подходящей для ВКР по направлению прикладной информатики, так как позволяет продемонстрировать комплексное применение полученных знаний и навыков в социально значимой области. В условиях стремительного развития технологий ИИ и роста объемов медицинских данных, создание эффективных решений для здравоохранения становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка системы искусственного интеллекта для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа на основе анализа комплекса медицинских показателей, обеспечивающая повышение точности прогноза на 25-30% по сравнению с традиционными методами диагностики.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих ИИ-решений в области диагностики сахарного диабета и выявить их недостатки
• Исследовать современные методы и алгоритмы машинного обучения для анализа медицинских данных и прогнозирования заболеваний
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе диагностики сахарного диабета для медицинского учреждения "Городская поликлиника №5"
• Разработать архитектуру системы ИИ и схему интеграции с существующими медицинскими информационными системами
• Создать методику сбора, обработки и подготовки медицинских данных для обучения моделей ИИ
• Реализовать алгоритмы предобработки данных, выбора признаков и построения прогнозных моделей
• Провести обучение и тестирование моделей на реальных медицинских данных
• Оценить эффективность системы по критериям: точность прогноза, чувствительность, специфичность, время обработки запроса
• Разработать рекомендации по внедрению системы в практику медицинского учреждения

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы диагностики и профилактики сахарного диабета 2 типа в системе первичной медико-санитарной помощи на базе Городской поликлиники №5.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы искусственного интеллекта для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа на основе анализа комплекса медицинских показателей.

Исследование фокусируется на создании системы ИИ, которая будет соответствовать специфике работы Городской поликлиники №5, учитывая особенности сбора и хранения медицинских данных, требования к точности диагностики и необходимость интеграции с существующей медицинской информационной системой. Особое внимание уделяется решению проблемы несбалансированности данных (количество здоровых пациентов значительно превышает количество пациентов с диабетом), которая является одной из основных сложностей при разработке ИИ-систем для диагностики заболеваний.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к прогнозированию заболеваний с использованием ИИ (логистическая регрессия, деревья решений, ансамблевые методы, нейронные сети) и выбран наиболее подходящий набор алгоритмов для реализации системы. Также будет исследована возможность применения методов глубокого обучения для анализа временных рядов медицинских показателей и повышения точности прогноза. Особое внимание будет уделено вопросам этики и конфиденциальности при работе с медицинскими данными, что критически важно для внедрения ИИ-решений в здравоохранение.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы ИИ для диагностики сахарного диабета. Вот примерный план работы по теме "ИИ в здравоохранении":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние применения ИИ в здравоохранении и диагностики сахарного диабета
• 1.2. Анализ существующих ИИ-решений для диагностики сахарного диабета и их ограничений
• 1.3. Исследование процессов диагностики сахарного диабета 2 типа в Городской поликлинике №5
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих методов диагностики
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ требований к системе ИИ для диагностики сахарного диабета 2 типа
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов машинного обучения для прогнозирования заболеваний
• 2.3. Проектирование архитектуры системы ИИ и схемы интеграции с медицинской информационной системой
• 2.4. Разработка методики сбора, обработки и подготовки медицинских данных
• 2.5. Создание алгоритмов предобработки данных, выбора признаков и построения прогнозных моделей

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы ИИ для диагностики сахарного диабета
• 3.2. Реализация модулей сбора данных, их обработки и прогнозирования
• 3.3. Интеграция системы ИИ с медицинской информационной системой Городской поликлиники №5
• 3.4. Тестирование системы на реальных медицинских данных
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по внедрению

Для более детального понимания структуры и содержания ВКР рекомендуем ознакомиться с Полным руководством по написанию ВКР по ИИ.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет система искусственного интеллекта для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа, позволяющая Городской поликлинике №5:

• Повысить точность прогноза сахарного диабета на 27-29%
• Сократить время на диагностику заболевания на 40-45%
• Выявлять ранние признаки заболевания у 85-90% пациентов с высоким риском
• Повысить эффективность профилактических мероприятий за счет персонализированного подхода
• Обеспечить интеграцию с существующей медицинской информационной системой без нарушения требований к защите персональных данных

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система ИИ может быть внедрена не только в Городскую поликлинику №5, но и адаптирована для диагностики других хронических заболеваний, таких как сердечно-сосудистые заболевания, онкологические патологии, заболевания почек и другие. Это особенно важно в свете роста заболеваемости хроническими болезнями и дефицита квалифицированных врачей в системе первичной медико-санитарной помощи.

Результаты исследования могут быть использованы Городской поликлиникой №5 для повышения качества диагностики и профилактики сахарного диабета, а также для создания методических рекомендаций по внедрению ИИ-решений в систему первичной медико-санитарной помощи. Это позволит не только оптимизировать процессы диагностики, но и создать новые источники ценности за счет более раннего выявления заболеваний и персонализированного подхода к профилактике.

Кроме того, разработанная методика может быть использована в учебном процессе медицинских и технических вузов для подготовки специалистов в области медицинской информатики и анализа данных, что соответствует требованиям к современным образовательным программам в сфере здравоохранения и информационных технологий.