Primary self-diagnosis patient module development on the basis of neural networks, as part of the telemedicine development

Abstract

Вопросы об улучшении здравоохранения являются важными для каждого государства. В Российской Федерации для повышения эффективности данной отрасли в августе 2017 года вышел новый законодательный акт по вопросам применения информационно -телекоммуникационных технологий в сфере охраны здоровья граждан и создания национальных научно-медицинских центров, которые легитимизируют удаленные консультации и мониторинг пациентов. Однако данный документ все еще ограничивает возможность ставить диагнозы пациентов дистанционно,и, как следствие, многие пациенты не способны вовремя получить медицинскую помощь. В данной дипломной работе рассматривается пример разработки приложения для постановки первичного самодиагноза, основанного на нейронных сетях. Для этого был разработан прототип приложения, описан разработанный модуль для постановки первичного самодиагноза, а также проведен анализ качества модели и сравнительный анализ системы здравоохранения на данный момент с системой при использовании нейронных сетей. Полученная модель предоставила высокие показатели качества, что позволит улучшить качество жизни населения страны при его использовании. Кроме того, она обладает быстрым сроком окупаемости и впоследствии сможет сократить количество расходов на лечение граждан и перераспределить их на улучшение общего уровня здравоохранения.

Improving health care is a very important issue for every country. In order to improve medical care in Russia, a new law was passed in August 2017. This new law regulates the use of information and telecommunication technology in medicine. It also monitors the creation of national research medical centers that legitimize distance consulting with doctors and distance monitoring of patients. However, this paper restricts distance diagnosis of patients. As a result, a lot of patients do not receive medical care when it is needed. In this bachelor's thesis, we consider the case of creating an application for primary self-diagnosis based on neural networks. For this reason, we developed a prototype of this application and we describe a developed module for primary self-diagnosis. We also provide a quality analysis of this model and a comparative analysis of the status quo and how would medical care transform as a result of implementing this model. This model showed a high quality indicator which would help improve the life quality of the population. Moreover, it has a short payback period which can help reduce costs for the treatment of citizens and use the spare funds on improving the overall level of medicine in Russia.