- •Задание на курсовой проект
- •Аннотация
- •Содержание
- •Введение
- •1 Основные принципы и области применения Big Data в медицине
- •1.1 Понятие и ключевые технологии Big Data
- •1.2 История развития и современные тенденции
- •1.3 Применение в диагностике, лечении и медицинских исследованиях
- •1.4 Влияние на фармацевтику и клинические испытания
- •1.5 Оптимизация работы медицинских учреждений
- •2 Технические аспекты big data в медицине
- •2.1 Источники данных для Big Data
- •2.2 Облачные технологии и базы данных
- •2.3 Искусственный интеллект и машинное обучение в анализе данных
- •2.4 Методы визуализации и представления информации
- •3 Существующие решения и рынок технологий
- •3.1 Популярные платформы и технологии обработки данных
- •3.2 Стоимость решений и их доступность
- •4 Проблемы и перспективы развития
- •4.1 Ограничения и сложности внедрения Big Data в медицину
- •4.2 Будущее технологии в здравоохранении
- •Заключение
- •Список использованных источников
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Санкт-Петербургский государственный
электротехнический университет
«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Кафедра биотехнических систем
курсовой проект
по дисциплине «компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях»
Тема: технология big data и её применение в медицине
Студент гр. 2503 |
|
Малышев К.А. |
Преподаватель |
|
Ровша М.В. |
Санкт-Петербург
2025
Задание на курсовой проект
Студент Малышев К.А. |
||
Группа 2503 |
||
Тема работы (проекта): Технология BIG DATA и её применение в медицине
|
||
Исходные данные: Реферат должен отражать современное состояние проблемы, актуальность темы, решаемые медицинские задачи и области практического использования рассматриваемых приборов и систем, история развития, классификация. |
||
Содержание пояснительной записки: «Содержание», «Введение», «Заключение», «Список использованных источников» |
||
Предполагаемый объем пояснительной записки: Не менее 20 страниц. |
||
Дата выдачи задания: |
||
Дата сдачи реферата: |
||
Дата защиты реферата: |
||
Студент |
|
Малышев К.А. |
Преподаватель |
|
Ровша М.В. |
Аннотация
В данной курсовой работе рассматривается технология Big Data и её применение в медицине. Проанализированы основные принципы работы с большими данными, их влияние на диагностику, лечение и оптимизацию медицинских процессов. Исследованы ключевые технологии обработки информации, включая облачные платформы, искусственный интеллект и машинное обучение. Описаны существующие решения, проблемы внедрения Big Data в медицину и перспективы развития данной технологии в здравоохранении. Проведён анализ современных тенденций и возможных направлений дальнейшего применения больших данных для улучшения качества медицинского обслуживания.
SUMMARY
This coursework examines Big Data technology and its application in medicine. The study analyzes the fundamental principles of working with big data, its impact on diagnostics, treatment, and optimization of medical processes. Key data processing technologies, including cloud platforms, artificial intelligence, and machine learning, are explored. Existing solutions, challenges in implementing Big Data in medicine, and prospects for future development are described. An analysis of modern trends and potential directions for further application of big data to improve healthcare quality is conducted.
Содержание
|
Введение |
5 |
1 |
Основные принципы и области применения Big Data в медицине |
6 |
1.1 |
Понятие и ключевые технологии Big Data |
6 |
1.2 |
История развития и современные тенденции |
9 |
1.3 |
Применение в диагностике, лечении и медицинских исследованиях |
12 |
1.4 |
Влияние на фармацевтику и клинические испытания |
13 |
1.5 |
Оптимизация работы медицинских учреждений |
14 |
2 |
Технические аспекты Big Data в медицине |
17 |
2.1 |
Источники данных для Big Data |
17 |
2.2 |
Облачные технологии и базы данных |
18 |
2.3 |
Искусственный интеллект и машинное обучение в анализе данных |
20 |
2.4 |
Методы визуализации и представления информации |
21 |
3 |
Существующие решения и ключевые игроки рынка |
24 |
3.1 |
Популярные платформы и технологии обработки данных |
24 |
3.2 |
Стоимость решений и их доступность |
25 |
4 |
Проблемы и перспективы развития |
28 |
4.1 |
Ограничения и сложности внедрения Big Data в медицину |
28 |
4.2 |
Будущее технологии в здравоохранении |
30 |
|
Заключение |
31 |
|
Список использованных источников |
32 |