Проекты
Разработка приложения для анализа данных со смарт-часов
Тип участника:
Физическое лицо
Полное наименование организации/физического лица/авторского или творческого коллектива:
Земская Софья Сергеевна
Контактное лицо: ФИО:
Земская Софья Сергеевна
ФИО всех участников авторского/творческого коллектива:
Земская Софья Сергеевна, магистр и ассистент кафедры "Прикладная математика" АлтГТУ
Идея и краткое описание ИТ-проекта:
Основная идея проекта – трансформировать повседневные носимые устройства в полноценный инструмент превентивной медицины, доступный каждому.
Описание:
Полученное программное обеспечение прогнозирует давление носителя смарт-часов и фитнес-браслетов различного сегмента и заложенного в устройство функционала по косвенным признакам, таким как частота пульса, длительность сна, физическая активность и демографические параметры. Разработанный алгоритм на базе нейронных сетей и математических вычислений, подкрепленных медицинским обоснованием, обеспечивает точность прогноза 92% со средней ошибкой 4 мм рт.ст., что сопоставимо с результатами существующих решений, которые либо проблематично приобрести на рынке, либо функционал устройств не доступен на территории Российской Федерации. Также данное решение дает пользователю комплексный анализ показателей пользователя и дает общие рекомендации по улучшению качества жизни.
Описание:
Полученное программное обеспечение прогнозирует давление носителя смарт-часов и фитнес-браслетов различного сегмента и заложенного в устройство функционала по косвенным признакам, таким как частота пульса, длительность сна, физическая активность и демографические параметры. Разработанный алгоритм на базе нейронных сетей и математических вычислений, подкрепленных медицинским обоснованием, обеспечивает точность прогноза 92% со средней ошибкой 4 мм рт.ст., что сопоставимо с результатами существующих решений, которые либо проблематично приобрести на рынке, либо функционал устройств не доступен на территории Российской Федерации. Также данное решение дает пользователю комплексный анализ показателей пользователя и дает общие рекомендации по улучшению качества жизни.
Перечень решаемых задач:
1. Повышение доступности мониторирования показателей здоровья
Предоставление возможности регулярно отслеживать артериальное давление и другие показатели без необходимости наличия постоянного доступа к специализированным устройствам позволяет сделать заботу о сердечно-сосудистой системе повседневной практикой, а не эпизодической процедурой, привязанной к визиту к врачу или наличию тонометра под рукой.
2. Снижение зависимости от импортных решений
На фоне недоступности многих импортных решений предлагаемое программное обеспечение становится надежной локальной альтернативой, позволяющей жителям России получать точный прогноз давления и персонализированную аналитику без оглядки на внешние ограничения.
3. Повышение медицинской грамотности и мотивации к ЗОЖ
Персонализированные рекомендации, формируемые с помощью LLM, информируют пользователя о связи его поведения в жизни с показателями на носимых устройствах, что стимулирует осознанное отношение к здоровью и формирование полезных привычек
4. Повышение экономической эффективности профилактики
Постоянный и доступный мониторинг приводит к более ранней диагностики некоторых заболеваний, что влечет коррекцию образа жизни. Это снижает риск развития хронических заболеваний, что в долгосрочной перспективе уменьшает государственные расходы на лечение и социальное обеспечение
Предоставление возможности регулярно отслеживать артериальное давление и другие показатели без необходимости наличия постоянного доступа к специализированным устройствам позволяет сделать заботу о сердечно-сосудистой системе повседневной практикой, а не эпизодической процедурой, привязанной к визиту к врачу или наличию тонометра под рукой.
2. Снижение зависимости от импортных решений
На фоне недоступности многих импортных решений предлагаемое программное обеспечение становится надежной локальной альтернативой, позволяющей жителям России получать точный прогноз давления и персонализированную аналитику без оглядки на внешние ограничения.
3. Повышение медицинской грамотности и мотивации к ЗОЖ
Персонализированные рекомендации, формируемые с помощью LLM, информируют пользователя о связи его поведения в жизни с показателями на носимых устройствах, что стимулирует осознанное отношение к здоровью и формирование полезных привычек
4. Повышение экономической эффективности профилактики
Постоянный и доступный мониторинг приводит к более ранней диагностики некоторых заболеваний, что влечет коррекцию образа жизни. Это снижает риск развития хронических заболеваний, что в долгосрочной перспективе уменьшает государственные расходы на лечение и социальное обеспечение
Описание функциональных возможностей и элементов проекта:
Приложение прогнозирует артериальное давление по косвенным данным со смарт-часов и фитнес-браслетов, включая пульс, сон и физическую активность. Оно поддерживает синхронизацию с iOS через Health Auto Export и с Android через Health Connect Webhook. На серверной стороне три модели машинного обучения предсказывают систолическое, диастолическое и пульсовое давление с последующей коррекцией для достижения точности 92%. Параллельно локальная LLM генерирует персонализированные рекомендации по образу жизни на основе полученного прогноза. Веб-интерфейс отображает результаты в понятном формате, предлагая пользователю ввести недостающие данные и получить комплексную оценку состояния здоровья.
Дата внедрения (в случае, если предполагается запуск проекта в эксплуатацию):
-
Используемые платформы, средства разработки:
Серверная часть разработана на Python с использованием фреймворка Flask, данные хранятся в MongoDB. Клиент - адаптивное веб-приложение на HTML, CSS и JavaScript, доступное через браузер на любых устройствах. Для получения данных с часов реализована синхронизация: на iOS через Health Auto Export, на Android - через Health Connect Webhook по локальному HTTP-серверу. Прогнозирование давления выполняют модели LightGBM и CatBoost, а персонализированные рекомендации генерирует локальная LLM Mistral на базе Ollama. Весь стек обеспечивает независимость от внешних облачных сервисов и конфиденциальность пользовательской информации.
Стоимость разработки системы:
60000
Средний размер ежегодных затрат на эксплуатацию:
3000
Перспективы развития:
В перспективе проект будет развиваться как универсальное кроссплатформенное приложение для мониторинга здоровья, работающее с любыми брендами смарт-часов и фитнес-браслетов - от премиальных Apple Watch и Samsung до доступных Xiaomi, Huawei и Amazfit. Каждый пользователь получит персонализированный аккаунт с системой аутентификации, где будет храниться полная история измерений, динамика давления, сна, физической активности и других показателей, накопленных за длительный период как в виде инфографик, так и в готовом для выгрузки на прием к врачу формате. Набор данных расширится за счет интеграции большего количества людей, что позволит прогнозировать давление с еще большей точностью и выявлять скрытые тренды. Благодаря переходу на российские облачные LLM (YandexGPT, GigaChat) рекомендации станут еще более персонализированными и адаптивными, а масштабируемая инфраструктура обеспечит комфортную работу тысяч пользователей одновременно - как у существующих приложений брендов смарт-устройств, но с открытостью для любых устройств и платформ. Накопленные обезличенные данные откроют возможности для популяционных исследований, а универсальная синхронизация через Health Connect (Android) и HealthKit (iOS) сделает приложение единой точкой входа в мир цифрового здоровья для владельцев любых носимых гаджетов.
Достижение поставленных целей:
Все поставленные цели достигнуты, проект полностью реализован.
Актуальность, экономическая или социальная полезность:
Актуальность проекта обусловлена массовым спросом на мониторинг артериального давления при дефиците доступных решений, поскольку лишь 7% смарт-часов на российском рынке обладают данной функцией, а существующие методы либо дороги и неудобны, либо привязаны к импортным экосистемам.
Экономическая полезность выражается в снижении затрат пользователей на приобретение специализированного оборудования и разгрузке первичного звена здравоохранения за счет самоконтроля.
Социальная значимость заключается в обеспечении массовой доступности превентивной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний для всех категорий граждан, включая удаленные и малообеспеченные группы, а также в создании независимого от зарубежных решений отечественного инструмента цифрового здоровья.
Экономическая полезность выражается в снижении затрат пользователей на приобретение специализированного оборудования и разгрузке первичного звена здравоохранения за счет самоконтроля.
Социальная значимость заключается в обеспечении массовой доступности превентивной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний для всех категорий граждан, включая удаленные и малообеспеченные группы, а также в создании независимого от зарубежных решений отечественного инструмента цифрового здоровья.
Масштабируемость, способность к взаимодействию с другими системами, мобильность:
Архитектура проекта обеспечивает высокую масштабируемость за счет горизонтального расширения Flask-серверов и гибкого кластера MongoDB с поддержкой шардирования, что позволяет обслуживать растущее число пользователей без потери производительности. Открытый REST API и стандартизированный JSON-обмен делают приложение готовым к интеграции с электронными медицинскими картами, а уже реализованная синхронизация с Apple HealthKit и Android Health Connect гарантирует совместимость с любыми брендами носимых устройств - от премиальных до бюджетных. Адаптивный веб-интерфейс обеспечивают полную платформенную независимость и доступность с любых устройств в любой точке, превращая продукт в универсальный мобильный помощник для цифрового мониторирования здоровья.
Обоснованность применяемых проектных решений:
Выбор гибридного алгоритма продиктован необходимостью достижения высокой точности без специального оборудования с медицинским обоснованием, заданной ГОСТ, а использование кроссплатформенного веб-интерфейса и интеграции с нативными SDK обеспечивает универсальную совместимость с любыми брендами носимых устройств. Отказ от зарубежных облачных сервисов в пользу локальной LLM соответствует стратегии независимости и защиты персональных данных.
Оригинальность, новизна, отличие от аналогов либо отсутствие аналогов:
Новизна проекта заключается в создании доступного математического метода прогнозирования давления по косвенным данным, который не требует ни специального оборудования, ни привязки к бренду часов. В отличие от существующих решений - манжетного (96%, но громоздкого и дискомфортного), оптического (92%, но требующего синхронизации и чувствительного к прилеганию) и временного (77%, с низкой достоверностью за счет раннего этапа развития механики технологии) - предлагаемый ПО метод обеспечивает точность 92%, сопоставимую с аппаратными аналогами, но без их недостатков. Экономически это снижает затраты на мониторинг, социально - делает профилактику сердечно-сосудистых заболеваний массовой и независимой от импортных решений. Гибридный алгоритм не имеет аналогов на российском рынке.
Гарантирую достоверность предоставленной в заявке информации. Подтверждаю, что организация не находится в состоянии ликвидации, банкротства, реорганизации (Только для организаций):
Да
Презентация проекта pdf:
Загрузить
