Електронний архів Полтавського університету економіки і торгівлі >
Навчально-науковий інститут денної освіти >
Кафедра комп'ютерних наук та інформаційних технологій >
Кваліфікаційні роботи (проєкти) бакалаврів та магістрів (ННІДО КНІТ) >

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.puet.edu.ua/handle/123456789/15897

Название: Веб-додаток для відстеження та прогнозування стану здоров'я на основі обробки біомедичних даних
Авторы: Дзяткевич, Максим Олегович
Черненко, Оксана Олексіївна
Ключевые слова: веб-додаток
стан здоров'я
прогнозування
біомедичні дані
FastAPI
Next.js
Дата публикации: 2025
Издатель: Полтавський університет економіки і торгівлі
Библиографическое описание: Дзяткевич М. О. Веб-додаток для відстеження та прогнозування стану здоров'я на основі обробки біомедичних даних: кваліфікаційна робота ... магістра : 122 Комп’ютерні науки / Максим Олегович Дзяткевич ; наук. кер. О. О. Черненко. - Полтава, 2025. - 75 с.
Аннотация: Об’єктом розробки є веб-система для відстеження стану здоров’я користувача, яка забезпечує збирання, збереження, аналіз та прогнозування біомедичних показників у режимі реального часу. Предметом розробки є програмна реалізація модулів введення та обробки медичних даних, алгоритмів машинного навчання для прогнозування змін показників, а також інтерактивний інтерфейс, що дозволяє аналізувати історію вимірювань, візуалізувати статистику та отримувати рекомендації від AI-асистента. Метою роботи є створення інтелектуального веб-додатка Health Tracker, який поєднує сучасні інструменти веб-розробки із моделями машинного навчання для автоматичного аналізу біомедичних даних, виявлення аномалій та формування персоналізованих прогнозів стану здоров’я. У результаті виконання роботи було розроблено повноцінну систему, що включає модулі: • введення та редагування медичних вимірювань; • імпорту даних з CSV-файлів; • автоматичного розрахунку індексу маси тіла (BMI), середнього артеріального тиску (MAP) та інших похідних метрик; • побудови інтерактивних графіків на основі історичних даних; • прогнозування показників за допомогою моделі Prophet та алгоритмів машинного навчання; • формування AI-аналізу, виявлення ризиків і надання персональних рекомендацій; • експорту звітів у форматах CSV, Excel та PDF. AI-модуль аналізує часові ряди медичних показників, виявляє відхилення від норми, оцінює тренди та формує короткострокові прогнози на основі історичних вимірювань. Також реалізовано інтерактивний AI-чат, який дозволяє ставити питання щодо стану здоров’я та отримувати персоналізовані пояснення і рекомендації. Модуль прогнозування створено на основі бібліотеки Prophet, а аналітичні алгоритми — із застосуванням Scikit-learn.
URI: http://dspace.puet.edu.ua/handle/123456789/15897
Располагается в коллекциях:Кваліфікаційні роботи (проєкти) бакалаврів та магістрів (для НРАТ)
Кваліфікаційні роботи (проєкти) бакалаврів та магістрів (ННІДО КНІТ)

Файлы этого ресурса:

Файл Описание РазмерФормат
Dziatkevich_Maksim_Olegovich_KNm-21.pdf2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.

 

Valid XHTML 1.0! DSpace Software Copyright © 2002-2005 MIT and Hewlett-Packard - Обратная связь