| Title: | Мобильная система с цифровым двойником для диагностики и поддержки терапии пациентов с неврологическими заболеваниями |
| Other Titles: | Mobile system with a digital twin for the diagnosis and support of therapy of patients with neurological diseases |
| Authors: | Вишняков, В. А. |
| Keywords: | публикации ученых;IoT;нейросетевые модели;электронная диагностика;цифровой двойник;Flask;OSTIS |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БНТУ |
| Citation: | Вишняков, В. А. Мобильная система с цифровым двойником для диагностики и поддержки терапии пациентов с неврологическими заболеваниями = Mobile system with a digital twin for the diagnosis and support of therapy of patients with neurological diseases / В. А. Вишняков // Системный анализ и прикладная информатика. – 2026. – № 2. – С. 70–76. |
| Abstract: | Нейронная сеть для диагностики обучена на международных данных больных с неврологическими заболеваниями (БН). Нейронная сеть (НС) для поддержки терапии динамически пополняется данными состояния конкретного пациента. Устройство IoT (смартфон) собирает данные пациентов (голос, движение), инициируя их предварительную обработку и извлечение признаков. Эти данные передаются через локальный фреймворк Flask на сервер, использующий Open Semantic Technology for Intelligent Systems (OSTIS) ‒ платформу, которая обрабатывает и интерпретирует информацию о пациентах. Агент прогнозирования на базе НС на сервере, используя обученную нейронную сеть, ставит диагноз пациенту, который передается врачу. Лечение БН требует непрерывной, адаптивной и индивидуальной терапии. Блок электронной терапии на основе нейронной сети, включающий модули пациента и врача, принятия решений и цифрового двойника пациента, расширяет диагностическую систему до поддержки принятия терапевтических решений. Блок выполняет поиск предыдущего состояния пациента; прогностическое моделирование: курс лечения, лекарственную терапию; пояснение для врача. Структура блока включает: рекуррентную нейронную сеть на основе GRU, компонент семантической памяти системы OSTIS, контекстно-зависимые правила в виде SC-графических форм. |
| Alternative abstract: | The neural network for diagnosis is trained on international data from patients with neurological diseases (ND). The neural network (NN) is dynamically updated with data on the condition of a particular patient to support therapy. An IoT device (smartphone) collects patient data (voice, movement), initiating their preprocessing and feature extraction. This data is transmitted via the local Flask framework to a server using Open Semantic Technology for Intelligent Systems (OSTIS), a platform that processes and interprets patient information. An NN-based forecasting agent on the server, using a trained neural network, performs the patient's diagnosis, which is transmitted to the doctor. Treatment of ND requires continuous, adaptive and individual therapy. The NN-based electronic therapy unit, which includes modules for patient and doctor, decision-making and the patient's digital twin, expands the diagnostic system to support therapeutic decision-making. The block searches for the patient's previous condition; predictive modeling: course of treatment, drug therapy; explanation for the doctor. The block structure includes: a recurrent neural network based on GRU, a component of the semantic memory of the OSTIS system, context-sensitive rules in the form of SC-graphical forms. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64828 |
| Appears in Collections: | Публикации в изданиях Республики Беларусь
|
