РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Ключевые слова:
Ключевые слова: анализ медицинских изображений; искусственный интеллект; ЭКГ-диагностика; мобильное приложение; Gemini AI; Flutter; Android; автоматизированная диагностика; глубокое обучение; HeartAI.Аннотация
В данной работе рассматривается разработка автоматизированной диагностической системы на основе анализа медицинских изображений. Предложенное мобильное приложение HeartAI разработано для платформы Android с использованием фреймворка Flutter и языка программирования Dart. Для анализа медицинских ЭКГ-изображений в системе применяется мультимодальная модель Google Gemini AI API. Пользователь загружает ЭКГ-изображение с помощью камеры или из галереи, после чего искусственный интеллект анализирует его в течение нескольких секунд и формирует диагностическое заключение. Результаты функционального тестирования подтвердили стабильную работу всех основных модулей системы и возможность автоматической интерпретации ЭКГ-изображений. Средняя продолжительность диагностического цикла составляет 6,8 секунды.
Библиографические ссылки
World Health Organization. Cardiovascular Diseases (CVDs): Key Facts. – Geneva: WHO, 2024.
Goldberger A.L. Clinical Electrocardiography: A Simplified Approach. – 11th ed. – Elsevier, 2023. – 450 p.
Topol E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. – New York: Basic Books, 2021. – 400 p.
Rajpurkar P., Chen E., Banerjee O. AI in Health and Medicine. – Stanford University Press, 2022. – 356 p.
Litjens G. et al. Recent Trends in Medical Image Analysis // Medical Image Analysis. – 2022. – Vol. 78. – Article 102389.
Shen D., Wu G., Suk H.I. Deep Learning in Medical Image Analysis // Annual Review of Biomedical Engineering. – 2022. – Vol. 24. – P. 221–248.
Hannun A.Y. et al. Cardiologist-Level Arrhythmia Detection Using Deep Neural Networks // Nature Medicine. – 2021. – Vol. 27. – P. 65–71.
Ribeiro A.H. et al. Automatic ECG Diagnosis Using Artificial Intelligence // Nature Communications. – 2022. – Vol. 13. – Article 1028.
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Берсінбек Нугманов, Қуаныш Мүсілімов, Айнур Орманбекова, Нұржан Жұмахан
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
