Details
| Title | 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» |
|---|---|
| Creators | Киряков Иван Михайлович |
| Scientific adviser | Молодяков Сергей Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
| Collection | Научные работы аспирантов/докторантов ; Общая коллекция |
| Subjects | информационная система ; микросервисная архитектура ; обмен данными ; автозаполнение протокола ; api ; information system ; microservice architecture ; data exchange ; protocol autocompletion ; apis |
| Document type | Scientific report |
| File type | Other |
| Language | Russian |
| Level of education | Graduate student |
| Speciality code (FGOS) | 09.06.01 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Rights | Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 11.04.2018 № 141 |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\39402 |
| Record create date | 10/17/2025 |
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.
