Разработка графического интерфейса для унификации медицинских данных пациентов с нарушениями слуха
- Авторы: Гаврилов А.В.1, Каплун Д.И.1, Гарбарук Е.С.2, Бобошко М.Ю.2
-
Учреждения:
- Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
- Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова
- Выпуск: Том 30, № 2 (2024)
- Страницы: 157-164
- Раздел: Научные исследования
- Статья получена: 01.09.2024
- URL: https://journals.eco-vector.com/2310-3825/article/view/635571
- DOI: https://doi.org/10.33848/fopr635571
- ID: 635571
Цитировать
Полный текст



Аннотация
Обоснование. Одна из ключевых задач в медицинской практике — сбор и обработка данных пациентов, особенно в таких специфических группах, как пациенты с нарушением слуха, аудиологическое обследование которых включает большое число тестов для определения степени и формы тугоухости, уровня поражения слуховой системы, диагностики центральных слуховых расстройств, мониторинга слухоречевой реабилитации. Сбор и обработка данных пациентов с нарушениями слуховой системы представляют сложную задачу, требующую точности и высокой степени автоматизации. Традиционные методы ручного ввода данных часто сопряжены с рядом проблем, в том числе высокой вероятностью ошибок, значительными затратами времени и сложностями в унификации данных.
Цель — разработка программы для ЭВМ, обеспечивающей унификацию и автоматизацию сбора персональных и медицинских данных пациентов с нарушением слуха на этапах диагностики и слухоречевой реабилитации.
Материалы и методы. Обследовано 515 пациентов с нарушениями слуха, 340 из которых пользовались слуховыми аппаратами. В ходе данной работы был разработан графический интерфейс Graphic User Interface (GUI-приложение), позволяющий унифицировать персональные и медицинские данные пациентов с патологией периферических и центральных отделов слуховой системы на этапах диагностики и слухоречевой реабилитации.
Результаты. Программа реализована на языке программирования Python с использованием библиотеки Kivy, что обеспечивает кроссплатформенность и гибкость в использовании. Данное программное обеспечение направлено на повышение скорости и удобства сбора медицинских данных, а также минимизацию ошибок и опечаток при вводе результатов тестирования благодаря простому и интуитивно понятному интерфейсу.
Заключение. Разработанное GUI-приложение повышает точность и надежность собранных данных, что критически важно для диагностики и реабилитации пациентов.
Полный текст

Об авторах
Андрей Викторович Гаврилов
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Автор, ответственный за переписку.
Email: gamer_gav04@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-4321-3952
аспирант
Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5Дмитрий Ильич Каплун
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Email: dikaplun@etu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2765-4509
кандидат техн. наук
Россия, 197022, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5Екатерина Сергеевна Гарбарук
Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова
Email: kgarbaruk@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9535-6063
SPIN-код: 5830-6560
кандидат биол. наук
Россия, Санкт-ПетербургМария Юрьевна Бобошко
Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова
Email: boboshkom@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2453-523X
SPIN-код: 4409-0257
доктор медицинских наук
Россия, Санкт-ПетербургСписок литературы
- Ge J., Yan Y., Zhu Y., et al. Development and validation of the screening tool for age-related hearing loss in the community based on the information platform // Eur Arch Otorhinolaryngol. 2024. Vol. 281, N 6. P. 2893–2903. doi: 10.1007/s00405-023-08389-9
- Smith B.D., Grush L.D., Reavis K.M., et al. Military service and hearing health: The NOISE Study // July/August. Audiology Today issue. 2021. Vol. 33, N 4. P. 12.
- Edin J., Borgholt L., Junge A., et al. Automated Medical Coding on MIMIC-III and MIMIC-IV: A critical review and replicability study. In: Proceedings of the 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. Association for Computing Machinery, 2023. p. 2572–2582. doi: 10.1145/3539618.3591918
- Mueller C., Herrmann P., Cichos S., et al. Automated electronic health record to electronic data capture transfer in clinical studies in the German Health Care System: Feasibility study and gap analysis // J Med Internet Res. 2023. Vol. 25. P. e47958. doi: 10.2196/47958
- Stoumpos A.I., Kitsios F., Talias M.A. Digital transformation in healthcare: technology acceptance and its applications // Int J Environ Res Public Health. 2023. Vol. 20, No. 4. P. 3407. doi: 10.3390/ijerph20043407
- Chopra H., Annu, Shin D.K., et al. Revolutionizing clinical trials: the role of AI in accelerating medical breakthroughs // Int J Surg. 2023. Vol. 109, N 12. P. 4211–4220. doi: 10.1097/JS9.0000000000000705
- Magrabi F., Lyell D., Coiera E. Automation in Contemporary Clinical Information Systems: a survey of AI in healthcare settings // Yearb Med Inform. 2023. Vol. 32, N 1. P. 115–126. doi: 10.1055/s-0043-1768733
- Таварткиладзе Г.А. Клиническая аудиология: национальное руководство. Т. 2. Диагностика нарушений слуха. Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2024. 416 с. doi: 10.33029/9704-8237-7-CLA-2024-1-416
- Бобошко М.Ю., Савенко И.В., Гарбарук Е.С., и др. Практическая сурдология. Санкт-Петербург: Диалог, 2021. 420 с. EDN: CAQYGR
- Голованова Л.Е., Артюшкин С.А., Огородникова Е.А., Бобошко М.Ю. Современные возможности слуховой реабилитации лиц пожилого и старческого возраста // Folia otorhinolaryngologiae et pathologiae respiratoriae. 2020. № 26(3). С. 11–22. EDN: HNZQXW doi: 10.33848/foliorl23103825-2020-26-3-11-22
- Warzybok A., Zhilinskaya E., Goykhburg M., et al. Clinical validation of the Russian matrix test – effect of hearing loss, age, and noise level // Int J Audiol. 2020. Vol. 59, N 12. P. 930–940. doi: 10.1080/14992027.2020.1806368
Дополнительные файлы
