МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Кафедра Биотехнических систем
АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОТЧЕТ
по дисциплине «Биотехнические системы и технологии»
Тема: РАЗРАБОТКА МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ БОЛЬНЫХ С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ
Студент гр. 7503 |
|
Исаков А. О. |
Преподаватель |
|
Семенова Е. А. |
Санкт-Петербург
2022
ОГЛАВЛЕНИЕ
1 ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 3
2 СТРУКТУРА БИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ 5
3 ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ 10
4 УСТОЙЧИВОСТЬ СИСТЕМЫ (ОПЦИОНАЛЬНО) 15
5 ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ 18
6 МЕТРОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ 21
7 ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ СИСТЕМЫ 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 30
1 Цели и задачи диссертационного исследования
Целью работы является создание мобильной платформы для ведения записей о приемах пищи, последующей или предшествующей им физической нагрузке, времени введения и объеме дозы инсулина, а также маркеров текущего уровня сахара в крови (УСК) и прогнозирования его опасного повышения. Приложение должно реализовывать возможность последующей систематизации накопленной информации и конвертации ее в Excel дневник для отправки курирующему врачу по почте.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
Провести анализ приложений-конкурентов для контроля за здоровьем больных сахарным диабетом, выделить их ключевые преимущества, недостатки и технические особенности реализации;
Составить технические требования к приложению с учетом актуальных потребностей врачей клиницистов;
Разработать предикторы постпрандиального гликемического ответа (ППГО), реализовать программный код алгоритма отбора наиболее значимых признаков;
Провести предварительную обработку данных, собранных ранее в ходе исследования непрерывного мониторинга глюкозы, с целью вычленения недобросовестно заполненных электронных дневников самоконтроля пациента;
Реализовать программный код алгоритма прогнозирования ППГО на языке Python, оценить метрики качества модели методами кросс валидации и скорректировать параметры модели;
Рассмотреть существующие методы разработки мобильного приложения на iOS;
Разработать базу данных приложения;
Разработать программный код мобильного приложения, руководствуясь современными архитектурными принципами MVVM;
Провести апробацию в условиях, приближенных к реальным и проанализировать полученные результаты.
Объектом исследования является система персонализированного мониторинга физического состояния пациентов с сахарным диабетом и, в частности, с гестационным сахарным диабетом (ГСД). Предмет исследования – разработка компонентов информационного, методического, программно-алгоритмического и метрологического обеспечения системы персонализированного мониторинга «ДиаКомпаньон».
Планируется достичь модернизации процесса мониторинга пациентов с применением мобильных технологий цифровой медицины. Разработанное приложение должно снижать нагрузку на врача, формировать полезные диетические привычки у пациента, предоставляя последнему базовые рекомендации, а также реализовывать инструментарий для надлежащего ухода за теми, кто не в состоянии регулярно являться на примем. В долгосрочной перспективе платформа может быть использована для сбора деперсонализированной медицинской информации для проведения передовых исследований в области сахарного диабета.
2 Структура биотехнической системы
Сопоставим принцип работы разрабатываемого приложения со стандартизированной структурой БТС медицинского назначения, представленной на рисунке Рисунок 1 – С.
Рисунок 1 – Структура разрабатываемой БТС-М
Врачебное заключение (ВЗ) формируется на первом очном приеме в медицинском центре, это обязательное правило, предъявляемое к телемедицине, на территории РФ (см. рисунок Рисунок 2). В нем отражены жалобы пациента и установлен первичный диагноз, только после этого становится возможна постановка пациента на проведение удаленного мониторинга.
Рисунок 2 – Уточненная структура БТС-М
Под объектом управления (ОУ) подразумевается пациент, биохимические процессы в его организме, диетические привычки, а также интегративный показать – уровень сахара в крови, косвенно влиять на который мы можем посредством технических средств воздействия (ТСВ): удаленных консультаций со специалистом и системы всплывающий уведомлений на устройстве пользователя, предупреждающих о негативных последствиях текущего приема пищи и предлагающих возможные пути решения проблемы.
Технические средства оценки состояния (ТСОС) и обработки информации (ТСОИ) представлены программным обеспечением, установленным на телефон пользователя (см. компоненты системы на рис. 3).
Ввод информации осуществляется вручную, затем информация проходит проверку и фильтрацию решающими правилами. Алгоритм позволяет отсеивать ошибочно введенные данные и повышает адекватность рекомендательной системы. На этапе расчета диагностически значимых параметров блюда берется во внимание нелинейная зависимость отдельно взятых гликемических индексов и нагрузок ингредиентов от содержания углеводов в них. Полученные значения (ГИ – гликемический индекс блюда, ГН – гликемическая нагрузка всего приема пищи, P6 – протеины за 6 часов до приема пищи, C – углеводы и УСК0 – текущий уровень сахара в крови) подаются на вход модели машинного обучения и результат (УСК1 – величина повышения уровня сахара) сохраняется, чтобы впоследствии быть интерпретированным на основе данных хранящихся в базе знаний. Пациент не видит числовых значений, только интерпретацию полученного результата в качестве рекомендаций во всплывающих уведомлениях. Файлы конфигурации (см. контур управления на рис. 3) содержат программное описание структур данных, маркеры решающих правил, а также коэффициенты модели. Настраивая эти параметры, мы влияем на точность прогнозирования.
Рисунок 3 – Контур управления и основные компоненты системы
Мониторинг проходит строго в соответствии с обозначенной терапевтом периодичностью. Собранная за отчетный период информация приводится к виду Excel таблицы и отправляется по почте в двух экземплярах: курирующему специалисту и на резервный ящик (см. рисунок Рисунок 4).
Рисунок 4 – Контур информационного обмена
Консультация – развернутый PDF отчет, в котором доступным для пациента языком, объяснены причины недомогания и предложена альтернативная схема питания и физических упражнений. В некоторых случаях может потребоваться биохимический анализ крови, тогда пациент будет записан в электронную очередь на сдачу анализа в медицинском центре. Получив соответствующие уточнения, эндокринолог скорректирует рекомендации и направит их пациенту.
Пути влияния окружающей среды (СО) на пациента и врача схожи, в основном это физиологический стресс, вызванный малой подвижностью, лишним весом, температурным режимом и даже плохой экологией. Влиять техническими средствами управления средой (ТСУС) на иные виды стресса мы не можем, впрочем, нередко они оказываются связанными и могут быть устранены применением современных систем климат-контроля в кабинете врача / рабочем месте или доме пациента, а также лечебно-профилактических занятий спортом.
Состав обеспечений системы: система состоит из методического, информационного, программно-алгоритмического, и метрологического обеспечения.
В магистерской работе будет разработан программно-алгоритмический уровень обеспечения. Программно-алгоритмический комплекс включает в себя процессы: регистрации пользовательских записей, фильтрации, извлечения диагностически значимых признаков (гликемический индекс, гликемическая нагрузка, протеины за 6 часов до текущего приема пищи, потребленные углеводы, уровень сахара в крови до приема пищи) и прогнозирования повышения уровня сахара в крови. Реализуемая модель машинного обучения – градиентный бустинг деревьев регрессии. Ключевым требованием к разрабатываемому приложению является возможность экспорта накопленных данных в Excel дневник с последующей отправкой врачу по почте. Платформа разработки – iOS. Разработку составных частей приложения следует вести с учетом возможной синхронизации в будущем между разными платформами по сети Internet.