Детальная информация

Название Разработка алгоритмов применения методов искусственного интеллекта в модульной медицинской информационной системе: научный доклад: направление подготовки 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» ; направленность 09.06.01_06 «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей»
Авторы Киряков Иван Михайлович
Научный руководитель Молодяков Сергей Александрович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Научные работы аспирантов/докторантов ; Общая коллекция
Тематика информационная система ; микросервисная архитектура ; обмен данными ; автозаполнение протокола ; api ; information system ; microservice architecture ; data exchange ; protocol autocompletion ; apis
Тип документа Научный доклад
Тип файла Другой
Язык Русский
Уровень высшего образования Аспирантура
Код специальности ФГОС 09.06.01
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
Права доступа Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 11.04.2018 № 141
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\39402
Дата создания записи 17.10.2025

Рассматриваются вопросы разработки медицинской информационной системы, особенностью которой является ее модульное построение. Представлен модуль автозаполнения протокола осмотра пациента. В основе модуля лежит использование нейросетевых алгоритмов распознавания. Для перевода речи из аудио в текст используется нейросеть SpeechKit, а для извлечения из текста ответов на вопросы YandexGPT. Программное обеспечение разработано с использованием технологии микросервисной архитектуры. Проведен анализ механизмов обмена данными между модулями, выделена технология удаленного вызова процедур gRPC. Приводятся результаты применения разработанного модуля.

The issues of building a modular medical information system, in which the possibility of connecting and replacing modules is provided, are considered. The software is developed using microservice architecture. The module of autocompletion of the examination protocol is presented. The module is based on the use of neural network algorithms for recognizing information. SpeechKit neural network is used to translate speech from audio to text, and YandexGPT is used to extract answers to questions from text. The technologies of data exchange between the modules are analyzed, the technology of remote procedure call gRPC is highlighted. The results of application of the developed module are given.