Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Подсистемы сбора и обработки данных онкологических заболеваний"

Работа на тему: Подсистемы сбора и обработки данных онкологических заболеваний
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Базовая кафедра автоматизации бизнес-процессов (на платформе «lC: Предприятие»)

Заведующий кафедрой

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
ПОДСИСТЕМЫ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Прикладная информатика 09.03.03
Профиль «Разработка информационных систем бизнеса»

г. Тюмень, 2023

РЕФЕРАТ
Отчет на 56 страниц, 3 главы, 20 рисунков, 29 источников, 5 таблиц.
Тема выпускной квалификационной работы (ВКР): Подсистемы сбора и обработки данных онкологических заболеваний.
Объект разработки: Подсистемы сбора и обработки данных онкологических заболеваний.
Цель работы: Сократить время формирования отчетов по данным онкологических заболеваний для МИАЦ до 1 суток, исключить замедления рабочих процессов медицинских учреждений, связанных с выгрузкой данных онкологических заболеваний в рабочее время.
Результат работы: Разработаны подсистемы сбора и обработки данных онкологических заболеваний.
Область применения: Разработанные подсистемы будут использоваться в региональной медицинской информационной системе Тюменской области.

ОГЛАВЛЕНИЕ
РЕФЕРАТ 2
ОГЛАВЛЕНИЕ 3
ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 4
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 6
ВВЕДЕНИЕ 7
ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА ВЫГРУЗКИ ДАННЫХ И ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТОВ 10
1.1. Построение и описание бизнес-процесса 10
1.2. Актуальность и обоснованность 15
1.3. Аналоговые решения 19
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПОДСИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 23
2.1 Моделирование бизнес-процесса в нотации BPMN 23
2.2 Описание сущностей проектируемых подсистем 29
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМ СБОРА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ОНКОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 45
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 46
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг кода получения данных документа правил 50
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг кода получения ссылок медицинских документов .51
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Листинг кода проверки на наличие выгрузки по медицинскому документу 52
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Листинг кода части формирования «INSERT» запроса 53
ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Листинг кода формирования «UPDATE» запроса 54
ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Листинг кода выгрузки данных 55
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж. Листинг кода обновления записи в регистре сведений 56

ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ
CDA (Clinical Document Architecture) - один из стандартов HL7, разработанный для стандартизации структуры и обеспечения семантической совместимости медицинских систем при обмене медицинской информацией и/или медицинскими документами [1].
HL7 CDA R2 – стандарт медицинских документов, который предназначен для сбора данных о состоянии здоровья пациента в одном документе [2].
BPMN (Business Process Model and Notation) – система условных обозначений (нотация) и их описания в XML для отображения бизнес- процессов в виде диаграмм бизнес-процессов. BPMN ориентирована как на технических специалистов, так и на бизнес-пользователей. Для этого язык использует базовый набор интуитивно понятных элементов, которые позволяют определять сложные семантические конструкции. Кроме того, спецификация BPMN определяет, как диаграммы, описывающие бизнес- процесс, могут быть трансформированы в исполняемые модели. Спецификация BPMN 2.0 также является исполняемой и переносимой [3].
Витрина данных (специализированное хранилище данных, киоск данных)
- подмножество (срез) хранилища данных, представляющее собой массив тематической, узконаправленной информации, ориентированной,например, на пользователей одной рабочей группы или подразделения, основная цель которого - приближение данных к конечным пользователям,ограничение только необходимыми данными, а при использовании заранее агрегированных данных
— экономия на требуемой мощности вычислительной техники [4].
ER -диаграмма сущностей – это разновидность блок-схемы, где показано, как разные «сущности» (люди, объекты, концепции и так далее) связаны между собой внутри системы [5].
BI-система – набор инструментов и программ, которые используются для сбора, хранения, анализа и наглядной демонстрации данных [6].
МКБ-10 – Международная статистическая классификация болезней и проблем со здоровьем десятого пересмотра. Десятого пересмотра — версия классификатора МКБ, разработанная в 1989 году, принятая ВОЗ в 1990 году и заменяемая в 2022 году очередной версией МКБ [7].

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
МИС – медицинская информационная система.
РМИС ТО – региональная медицинская информационная система Тюменской области.
МИАЦ – медицинский информационно-аналитический центр, основной задачей которого является сбор и анализ статистики о медицинских организациях.
СУБД – система управления базами данных.
МО – медицинская организация

ВВЕДЕНИЕ
На сегодняшний день МИАЦ выступает центральным звеном в организации сбора, обработки информации и показателей медицинской статистики, медико-демографической, финансовой, кадровой составляющих здравоохранения, в задачи которого входит развитие всей отрасли в целом, повышение ее эффективности, а значит и качества получаемых населением Тюменской области медицинских услуг.
Сегодня центр являет собой не только аккумулятор статистических данных, но и генератор новых управленческих решений в отрасли. Для принятия любого управленческого решения, связанного с развитием отрасли, нужна адекватная и актуальная информация о состоянии дел в ней, и чем оперативней и более полной эта информация будет поступать, тем более эффективным будет принятое решение
Компания «1С Медицина-Регион», которая занимается разработкой, внедрением и сопровождением программного обеспечения по автоматизации работы стационаров, поликлиник и клинических лабораторий, также периодически, по запросу МИАЦ, разрабатывает отчеты, являющиеся объектами метаданных 1С, которые выполняют выгрузку данных медицинских документов HL7 CDA R2 [2] МИС Тюменской области и формируют на их основании отчеты по данным онкологических заболеваний, на основе которых статисты МИАЦ занимаются анализом данных.

В ходе использования привычного процесса разработки и формирования отчетов был выявлен следующий ряд его проблем:
• Большая длительность процесса (около 4 недель), в то время как статистам МИАЦ необходимо делать анализы отчетов в реальном времени, и чем быстрее они получают необходимые отчеты, тем более эффективными будут принятые решения, связанные с развитием отрасли
• Медленное выполнение сложных запросов при выгрузке данных для формирования отчета
• Ручное выполнение выборок выгружаемых данных
• Повышенная нагрузка на базы данных и сервера медицинских учреждений в момент выгрузки, что влечет за собой замедление рабочих процессов медицинского учреждения (проведение медицинских документов, проведение документов стационара и прочее)
Принимая во внимание, вышеперечисленные проблемы, были определены следующие цели:
• Сократить время формирования отчетов по данным онкологических заболеваний для МИАЦ. Автоматизация процесса сбора, обработки и выгрузки данных онкологических заболеваний, а также использование витрины данных [4] позволит сократить время формирования отчетов до 1 суток.
• Исключить замедления рабочих процессов медицинских учреждений, связанных с выгрузкой данных в рабочее время.
Для достижения поставленных целей были поставлены следующие задачи:
• Изучить процессы сбора, обработки данных онкологических заболеваний и формирования отчетов, предоставляемых МИАЦ, для того чтобы спроектировать общий процесс формирования отчетов.
• Построить и описать модель формирования отчетов «Как есть» и
«Как будет» для наглядного представления, понимания устройства данного процесса, а также определения архитектуры, компонентов, интерфейсов и других характеристик подсистем и их частей
• Разработать подсистемы сбора и обработки данных онкологических заболеваний, для сокращения длительности бизнес-процесса
• Реализовать интеграцию РМИС на базе 1С с витриной данных [4], для изолирования процесса формирования отчетов от основной системы
• Подключить BI-систему [6] к витрине данных [4], для формирования отчетов по данным онкологических заболеваний.
Для успешной подготовки и защиты выпускной квалификационной работы обучающимся использовались средства и методы физической культуры и спорта с целью поддержания должного уровня физической подготовленности, обеспечивающую высокую умственную и физической работоспособность. В режим рабочего дня включались различные формы организации занятий физической культурой (физкультпаузы, физкультминутки, занятия избранным видом спорта) с целью профилактики 5 утомления, появления хронических заболеваний и нормализации деятельности различных систем организма.
В рамках подготовки к защите выпускной квалификационной работы автором созданы и поддерживались безопасные условия жизнедеятельности, учитывающие возможность возникновении чрезвычайных ситуаций

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. HABR. Clinical Document Architecture [Электронный ресурс].
2. ГАУ ТО. МИАЦ - Главная [Электронный ресурс].
3. Википедия. Continuity of Care Document [Электронный ресурс].
4. RUSSCO Международная классификация болезней МКБ-10 [Электронный ресурс].
5. Википедия МКБ-10 [Электронный ресурс].
6. Контур Норматив. Форма 7 — Редакция от 27.12.2022 — Контур.Норматив [Электронный ресурс].
7. HABR. Простор для данных [Электронный ресурс].
8. OCI. Что такое витрина данных [Электронный ресурс].
9. Википедия Витрина данных [Электронный ресурс].
10. Википедия Хранилище данных [Электронный ресурс].
11. Завтра облачно. ClickHouse в облаке [Электронный ресурс].
12. Завтра облачно. Как работает GreenPlum [Электронный ресурс].
13. DB-Engines. System Properties Comparison ClickHouse vs. Tarantool [Электронный ресурс].
14. Post Hog. In-depth: ClickHouse vs PostgreSQL [Электронный ресурс]. 15.HABR Greenplum DB. [Электронный ресурс].
17. BD School Что такое Apache HBase - Школа Больших Данных [Электронный ресурс].
18. HABR Применение Tarantool: хранимые процедуры [Электронный ресурс].
19. UNISENDER Business Intelligence (BI). [Электронный ресурс].
20. Первый БИТ BI-системы: что это и зачем они нужны бизнесу [Электронный ресурс].
21. Википедия Столбцовое хранение. [Электронный ресурс].
23. HABR. Тестирование производительности аналитических запросов в PostgreSQL, ClickHouse и clickhousedb_fdw (PostgreSQL) [Электронный ресурс].
26. CoderLessons UML – Диаграммы взаимодействия [Электронный ресурс].
27. Lucidchart ER-диаграмма (ERD): определение и обзор [Электронный ресурс].
28. Lucidchart Что такое нотация моделирования бизнес-процессов [Электронный ресурс].
29. Yandex Cloud Как начать работать с DataLens Электронный ресурс].