Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка подсистемы принятия решений о необходимости перевода больного кардиологического отделения в реанимацию"

Работа на тему: Разработка подсистемы принятия решений о необходимости перевода больного кардиологического отделения в реанимацию
Оценка: хорошо.
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 «1С: Предприятие»)

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК
Заведующий кафедрой

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ О НЕОБХОДИМОСТИ ПЕРЕВОДА БОЛЬНОГО КАРДИОЛОГИЧЕСКОГО
ОТДЕЛЕНИЯ В РЕАНИМАЦИЮ

Прикладная информатика 09.03.03
Профиль «Разработка информационных систем бизнеса»

г. Тюмень 2023

РЕФЕРАТ
Отчет содержит 63 страницы, 3 главы, 32 рисунков, 7 таблиц, 15 источников.
Тема: «Разработка подсистемы принятия решений о необходимости перевода больного кардиологического отделения в реанимацию».
Ключевые слова: медицинские информационные системы, классификация пациентов, отделение интенсивной терапии, машинное обучение, веб-сервисы, градиентный бустинг, стационар.
Целью работы является сокращение затрачиваемого времени на выявление необходимости перевода пациента кардиологии в отделение интенсивной терапии.
Объектом разработки является поддержка принятия решения врачом о переводе пациента в отделение интенсивной терапии.
Область применения: данная разработка планируется использоваться в отделении кардиологии медицинских стационаров.
Результат: веб-сервис для классификации пациентов кардиологии по предрасположенности к переводу в отделение интенсивной терапии, подсистема в РМИС для поддержки принятия решения о переводе пациента в отделение интенсивной терапии.

ТЕРМИНЫ И СОКРАЩЕНИЯ
«Отделение интенсивной терапии (сокр. ОИТ)» – стационарное отделение в медицинском учреждении, предназначенное для оказания неотложной медицинской помощи, проведения реанимации и интенсивной терапии больных.
«Стационар» – лечебное учреждение для круглосуточного пребывания пациентов, непрерывного наблюдения за ними и оказания необходимой медицинской помощи.
«МО» – медицинская организация.
«МИС» – медицинская информационная система.
«ЛИС» – лабораторная информационная система.

ОГЛАВЛЕНИЕ
РЕФЕРАТ 2
ТЕРМИНЫ И СОКРАЩЕНИЯ 3
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1 ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Принятие решения о переводе пациента в ОИТ 7
1.2 Проблематика 10
1.3 Постановка задачи 11
1.4 Описание сценариев принятия решения 13
ГЛАВА 2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 21
2.1 Проектирование 21
2.1.1 Сбор данных для обучения модели 21
2.1.2 Выбор алгоритма обучения 22
2.1.3 Размещение модели на сервере 25
2.2 Реализация 28
2.2.1 Инструменты разработки 28
2.2.2 Предобработка данных 29
2.2.3 Обучение модели 35
2.2.4 Реализация веб – сервиса 38
ГЛАВА 3 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ РМИС 41
3.1 Проектирование 41
3.1.1 Модуль выявления пациентов с риском перевода в ОИТ 41
3.1.2 Механизм уведомлений 47
3.1.3 Отчет о динамике показателей здоровья 49
3.2 Реализация 51
3.2.1 Модуль выявления пациентов с риском перевода в ОИТ 52
3.2.2 Реализация отчета и механизма уведомлений 57
3.3 Апробация 59
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 61
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 62

ВВЕДЕНИЕ
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 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.
Медицинские учреждения ведут свою деятельность с целью предоставлении медицинской помощи для диагностики, лечения и управления заболеваниями граждан. Деятельность направлена на улучшение состояния здоровья пациентов, облегчение симптомов, предотвращение осложнений и повышение качества жизни, за счет непрерывного предоставления медицинских услуг и проведения профилактических программ.
Информационные технологии, получившие особое распространение за последние годы, также широко используются в сфере здравоохранения. Медицинские информационные системы (МИС) повышают доступность, эффективность и качество медицинской помощи, а также способствуют оптимизации процессов управления и обработки информации.
На текущий момент, практически во всех государственных медицинских учреждениях Тюменской области, активно используется и продвигается МИС
«1С:Медицина.Регион», разработанная на основе типовой конфигурации
«1С:Медицина.Больница». МИС «1С:Медицина.Регион» (далее РМИС) создана
для автоматизации деятельности медицинских организаций, оказывающих медицинскую помощь как в амбулаторно – поликлинических, так и в стационарных условиях: областных, городских, районных больниц. Предоставляет функционал поддерживающий деятельность медицинского персонала для оказания качественной медицинской помощи.
РМИС в ходе функционирования накапливает большой объем медицинских данных, которые можно использовать для анализа и исследований, а также расширять имеющийся функционал РМИС, используя алгоритмы машинного обучения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. ООО «1С Медицина – Регион» Региональная Медицинская Информационная Система [Электронный ресурс].
3. FZRF.su: Федеральный закон «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» от 21.11.2011 N 323 – ФЗ ст 73 (ред. от 28.04.2023) [Электронный ресурс].
4. КонсультантПлюс: Приказ Минздрава России от 10.05.2017 N 203н "Об утверждении критериев оценки качества медицинской помощи" (Зарегистрировано в Минюсте России 17.05.2017 N 46740) [Электронный ресурс].
5. Росстат: Заболеваемость населения по основным классам болезней [Электронный ресурс].
6. ВОЗ: Сердечно – сосудистые заболевания [Электронный ресурс].
7. Википедия: Двоичная классификация [Электронный ресурс].
8. neerc.ifmo.ru: XGboost [Электронный ресурс].
9. Гусев А.В., Новицкий Р.Э., Ившин А.А., Алексеев А.А. Машинное обучение на лабораторных данных для прогнозирования заболеваний [Электронный ресурс] –
10. Yandex Academy: Учебник по машинному обучению [Электронный ресурс]
11. Machine Learning Mastery: Hyperparameter Optimization With Random Search and Grid Search [Электронный ресурс]
12. XGBoost: Python API Reference [Электронный ресурс]
13. FastAPI: Deployment [Электронный ресурс]
14. Better Data Science: How to build and deploy a machine learning model with FastAPI [Электронный ресурс]
15. Информационная система 1С:ИТС: Методические материалы для разработчиков и администраторов 1С [Электронный ресурс]