Розробка системи моніторингу здоров'я пацієнта за допомогою сервіс-орієнтованої архітектури з використанням штучного інтелекту

Автор(и)

  • Олег Анатолійович Болобан Національний технічний університет «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0009-0004-9074-4077
  • Ігор Олександрович Письменний Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0001-7648-2593
  • Роман Володимирович Кислий Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-8290-9917
  • Богдан Анатолійович Кирюша Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0001-7343-1387

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.306622

Ключові слова:

SOA, обробка медичних даних, ШІ, прикінцеві обчислення, мікросервісна архітектура, класифікація даних, медичний інтернет речей

Анотація

Об'єктом дослідження є система моніторингу здоров'я пацієнтів, яка використовує сервіс-орієнтовану архітектуру (SOA) та штучний інтелект (AI) для інтеграції та аналізу медичних даних. Така система об'єднує дані з різноманітних джерел, включаючи медичні пристрої, додатки для здоров'я, електронні медичні картки, та пристрої для носіння та реєстрації фізіологічних показників, забезпечуючи комплексний підхід до моніторингу здоров'я. Завдяки SOA система здатна обробляти великі масиви даних в реальному часі, надаючи можливість оперативно їх обробляти та аналізувати. Це дозволяє медичним працівникам отримувати всебічну картину стану здоров'я пацієнтів, враховуючи як довгострокові тенденції, так і показники в реальному часі.

Одним з найбільш проблемних місць є забезпечення ефективної інтеграції та обробки різнорідних даних, отриманих від різних медичних пристроїв та додатків, для точної діагностики та прогнозування захворювань. Важливо також створити систему, яка легко масштабується та може бути адаптована до потреб різних медичних закладів та різноманітних систем моніторингу.

В результаті досліджень було зроблено висновки, що застосування SOA дозволяє створювати гнучкі та масштабовані системи, здатні інтегрувати широкий спектр медичних пристроїв і додатків. Використання AI в цих системах дозволяє автоматично виявляти відхилення в показниках здоров'я, розпізнавати патології на ранніх стадіях та прогнозувати можливий розвиток захворювань. Це пов'язано з тим, що запропонована архітектура має ряд особливостей, зокрема, можливість збору, обробки та аналізу великих обсягів медичних даних в реальному часі. Алгоритми штучного інтелекту забезпечують високу точність діагностики та прогнозування завдяки здатності швидко обробляти складні дані та знаходити приховані паттерни. Завдяки цьому забезпечується можливість отримання точних та надійних показників стану здоров'я пацієнтів. У порівнянні з аналогічними відомими системами, це забезпечує такі переваги, як підвищена ефективність медичної допомоги, зниження ризику ускладнень, раннє виявлення захворювань та персоналізований підхід до лікування пацієнтів, а також концентрація всіх даних в одній системі.

Біографії авторів

Олег Анатолійович Болобан, Національний технічний університет «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Аспірант

Кафедра системного проєктування

Ігор Олександрович Письменний, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Кандидат технічних наук, асистент

Кафедра системного проєктування

Роман Володимирович Кислий, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Кандидат технічних наук, асистент

Кафедра системного проєктування

Богдан Анатолійович Кирюша, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра системного проєктування

Посилання

  1. Petrenko, A. (2019). Professionals for intellectual service-oriented distributed computing environments. Visnyk Universytetu «Ukraina», 23. doi: https://doi.org/10.36994/2707-4110-2019-2-23-31
  2. Terentiuk, V. (2018). Rol i mistse medychnykh informatsiinykh system ta prohramnykh servisiv dlia patsiientiv u pobudovi E-health v Ukraini. Informatsiini tekhnolohii v osviti, nautsi i tekhnitsi» (ITONT-2018). Cherkasy: ChDTU, 175.
  3. Dmytryshyn, V. (2023). Tekhnolohii shtuchnoho intelektu v innovatsiinii dialnosti zakladiv okhorony zdorovʹia. Suchasni aspekty modernizatsii nauky: stan, problemy, tendentsii rozvytku. Naukovi perspektyvy, 260. doi: https://doi.org/10.52058/36
  4. Alshinina, R., Elleithy, K. (2017). Performance and Challenges of Service-Oriented Architecture for Wireless Sensor Networks. Sensors, 17 (3), 536. doi: https://doi.org/10.3390/s17030536
  5. Negra, R., Jemili, I., Belghith, A. (2016). Wireless Body Area Networks: Applications and Technologies. Procedia Computer Science, 83, 1274–1281. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.04.266
  6. Ganapathy, K., Vaidehi, V. (2011). Medical intelligence for quality improvement in Service Oriented Architecture. 2011 International Conference on Recent Trends in Information Technology (ICRTIT). Chennai, 161–166. doi: https://doi.org/10.1109/icrtit.2011.5972440
  7. Liegl, P. (2007). The Strategic Impact of Service Oriented Architectures. Proceedings of the 14th Annual IEEE International Conference and Workshops on the Engineering of Computer-Based Systems (ECBS’07). Tucson, 475–484.
  8. Ati, M., Omar, W., Hussain, A. (2012). Knowledge Based System Framework for Managing Chronic Diseases Based on Service Oriented Architecture. Proceedings of the 2012 8th International Conference on Information Science and Digital Content Technology (ICIDT2012). Jeju, 20–23.
  9. Setareh, S., Rezaee, A., Farahmandian, V., Hajinazari, P., Asosheh, A. (2014). A Cloud-Based Model for Hospital Information Systems Integration. Proceedings of the 2014 7th International Symposium on Telecommunications (IST). Teheran, 695–700. doi: https://doi.org/10.1109/istel.2014.7000792
  10. Omar, W. M., Taleb-Bendiab, A. (2006). Defining an Ontology for E-Health Autonomic Software Services. Proceedings of the 2006 Innovations in Information Technology. Dubai, 1–5.
  11. Arsanjani, A. (2004). Service-Oriented Modeling and Architecture. IBM developer works. Available at: https://www.researchgate.net/publication/235720456_Service-Oriented_Modeling_and_Architecture
  12. Boonyarattaphan, A., Bai, Y., Chung, S., Poovendran, R. (2010). Spatial-Temporal Access Control for E-Health Services. Proceedings of the 2010 IEEE Fifth International Conference on Networking, Architecture and Storage (NAS). Macau, 269–276. doi: https://doi.org/10.1109/nas.2010.38
  13. Rafe, V., Hosseinpouri, R. (2015). A security framework for developing service-oriented software architectures. Security and Communication Networks, 8 (17), 2957–2972. doi: https://doi.org/10.1002/sec.1222
  14. Zhang, L., Zhu, S., Tang, S. (2017). Privacy Protection for Telecare Medicine Information Systems Using a Chaotic Map-Based Three-Factor Authenticated Key Agreement Scheme. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 21 (2), 465–475. doi: https://doi.org/10.1109/jbhi.2016.2517146
  15. Le-Anh, T., Ngo-Van, Q., Vo-Huy, P., Huynh-Van, D., Le-Trung, Q. (2021). A Container-Based Edge Computing System for Smart Healthcare Applications. Industrial Networks and Intelligent Systems, 324–336. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-77424-0_27
  16. Alves, J., Soares, B., Brito, C., Sousa, A. (2022). Cloud-Based Privacy-Preserving Medical Imaging System Using Machine Learning Tools. Lecture Notes in Computer Science, 195–206. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-16474-3_17
  17. Jorge-Martinez, D., Butt, S. A., Onyema, E. M., Chakraborty, C., Shaheen, Q., De-La-Hoz-Franco, E., Ariza-Colpas, P. (2021). Artificial intelligence-based Kubernetes container for scheduling nodes of energy composition. International Journal of System Assurance Engineering and Management. doi: https://doi.org/10.1007/s13198-021-01195-8
  18. Farahani, B., Firouzi, F., Chang, V., Badaroglu, M., Constant, N., Mankodiya, K. (2018). Towards fog-driven IoT eHealth: Promises and challenges of IoT in medicine and healthcare. Future Generation Computer Systems, 78, 659–676. doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.04.036
  19. Qi, J., Yang, P., Min, G., Amft, O., Dong, F., Xu, L. (2017). Advanced internet of things for personalised healthcare systems: A survey. Pervasive and Mobile Computing, 41, 132–149. doi: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2017.06.018
  20. Pysmennyi, I. (2021). Elektronna systema okhorony zdorovia: postiinyi monitorynh stanu patsiienta. PhD Dissertation. VMURoL «Ukraina».
  21. Pysmennyi, I., Petrenko, A., Kyslyi, R. (2020). Graph-based fog computing network model. Applied Computer Science, 16 (4), 5–20. doi: https://doi.org/10.35784/acs-2020-25
  22. Waehner, K. (2024). Kappa Architecture is Mainstream Replacing Lambda. Available at: https://www.kai-waehner.de/blog/2021/09/23/real-time-kappa-architecture-mainstream-replacing-batch-lambda/
  23. Petrenko, A., Kyslyi, R., Pysmennyi, I. (2018). Designing security of personal data in distributed health care platform. Technology Audit and Production Reserves, 4 (2 (42)), 10–15. doi: https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.141299
  24. Riccio, K. (2017). Big Data Experts in Big Demand. Data Center Knowledge. Available at: https://www.datacenterknowledge.com/archives/2017/05/30/big-data-experts-big-demand
  25. Petrenko, A., Boloban, O. (2023). Generalized information with examples on the possibility of using a service-oriented approach and artificial intelligence technologies in the industry of e-Health. Technology Audit and Production Reserves, 4 (2 (72)), 10–17. doi: https://doi.org/10.15587/2706-5448.2023.285935
Development of a patient health monitoring system based on a service-oriented architecture using artificial intelligence

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-26

Як цитувати

Болобан, О. А., Письменний, І. О., Кислий, Р. В., & Кирюша, Б. А. (2024). Розробка системи моніторингу здоров’я пацієнта за допомогою сервіс-орієнтованої архітектури з використанням штучного інтелекту. Technology Audit and Production Reserves, 3(2(77), 23–29. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.306622

Номер

Том 3 № 2(77) (2024): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Oleh Boloban, Ihor Pysmennyi, Roman Kyslyi, Bogdan Kyriusha

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.