Добров Эльдар Робертович, аспирант каф. прикладной информатики
ул. Каменская 52/1, г. Новосибирск 630099
Eldar R. Dobrov, Post-Graduate Student of the Department of Applied Informatics
52/1 Kamenskaya str., Novosibirsk 630099
Цель исследования - обоснование выбора разработки мобильного решения для технологий телемедицины в офтальмологии, создание мобильного приложения для распознавания фотоснимков изображений глаза пациентов для диагностирования заболевания сетчатки органов зрения. Приложение необходимо для использования со специальным имеющимся в поликлиниках оборудованием фундус-камерой.
Методы. Для платформы мобильных устройств под управлением операционной системы Android - реализация приложения, содержащего алгоритм машинного обучения, диагностирующий наличие патологии болезней глаза.
Результаты. Описаны итоги создания мобильного приложения для телемедицины в офтальмологии, выполняющего сбор, анализ и обработку цифровой информации заболевания глаз для диагностирования и постановки диагноза врачом-офтальмологом; способа взаимодействия устройств и технологии клиентсерверной архитектуры модели. Представлен жизненный цикл разработки пилотной версии программного продукта, обозначены будущие перспективы развития. В данной работе предложена концепция мобильной информационной системы телеофтальмологии для распознавания изображений на основе глубокого обучения. На базе выдвигаемой концепции спроектировано, реализовано и протестировано мобильное решение, которое повышает качество медицинского сервиса. Применение мобильного приложения для первичного осмотра врачом-окулистом пациентов и постановки диагноза нарушения зрительной системы позволяет повысить производительность и эффективность труда, снизить экономические затраты на предоставление услуг населению. Врач будет максимально оперативно получать доступ к необходимой информации для принятия решения о лечении пациента, тратить меньше времени на заполнение амбулаторных карт и историй болезни, уделяя больше времени непосредственно работе с пациентом.
Заключение. В результате будет сводиться к минимуму вероятность врачебных ошибок. Как следствие, улучшится качество оказания медицинских услуг для населения.
The purpose of research is to substantiate the choice of developing a mobile solution for telemedicine technologies in ophthalmology. Creation of a mobile application for the recognition of photographs of images of the eyes of patients for diagnosing diseases of the retina of the organs of vision. The application is required for use with special equipment available in polyclinics fundus camera.
Methods. For a platform of mobile devices running the Android operating system, an application implementation containing a machine learning algorithm that diagnoses the presence of pathology of eye diseases.
Results. The article describes the results of the creation of a mobile application for telemedicine in ophthalmology, which collects, analyzes and processes digital information of eye diseases for diagnosis and diagnosis by an ophthalmologist. Description of the way devices interact and the technology of the client-server architecture of the model. The life cycle of the development of a pilot version of a software product is presented, future development prospects are indicated. This paper proposes the concept of a mobile tele-ophthalmology information system for deep learning-based image recognition. On the basis of the proposed concept, a mobile solution has been designed, implemented and tested, which improves the quality of medical service. The use of a mobile application for the primary examination by an ophthalmologist of patients and the diagnosis of visual impairment can increase productivity and efficiency of work, reduce the economic costs of providing services to the population. The doctor will get access to the necessary information as quickly as possible to make a decision on the patient's treatment, spend less time filling out outpatient cards and medical records, spending more time directly working with the patient.
Conclusion. As a result, the likelihood of medical errors will be minimized. As a result, the quality of medical services for the population will improve.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.