The object of research, development or design (in Russian) : Процессы сбора, мониторинга и анализа физиологических показателей пациентов, страдающих метаболическим синдромом, с использованием информационно-аналитических и биомедицинских технологий.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Метаболизмдік синдроммен ауыратын пациенттердің физиологиялық көрсеткіштерін жинау, мониторингтеу және талдау үдерістері, сондай-ақ ақпараттық-талдамалық және биомедициналық технологияларды қолдану.

Aim of work (in Russian) : Разработать медицинскую информационную систему удаленного мониторинга, сбора и обработки показателей пациентов с метаболическим синдромом, которая поможет медицинскому персоналу оперативно сформировать статистику пациента, его медицинскую карту и поставить предварительный диагноз.

Aim of work (in Kazakh) : Медициналық қызметкерлерге емделушілердің статистикасын, медициналық картасын жедел қалыптастыруға және алдын ала диагноз қоюға көмектесетін метаболизмдік синдромы бар емделушілердіңкөрсеткіштерін қашықтықтан бақылау, жинау және өңдеу үшін медициналық ақпараттық жүйені әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Использованы методы системного анализа, математического моделирования и алгоритмической классификации, статистическая обработка биомедицинских данных, экспериментальная проверка работы IoT-устройств, нагрузочное и функциональное тестирование программных модулей.

Методы исследования (на казахском) : Жүйелік талдау, математикалық модельдеу және алгоритмдік классификация әдістері қолданылды, биомедициналық деректерді статистикалық өңдеу, IoT-құрылғылардың эксперименттік тексерісі, бағдарламалық модульдерді жүктеме және функционалдық тестілеу жүргізілді.

Obtained results and novelty (in Russian) : 1) Проведена классификация данных пациентов с метаболическим синдромом и разработаны алгоритм и математическая модель протокола постановки предварительного диагноза. Новизна: предложенная модель позволяет автоматически анализировать ключевые физиологические показатели и формировать предварительный диагноз с высокой точностью, что ускоряет работу медицинского персонала и повышает информативность мониторинга. 2) Проведено подключение и настройка IoT-устройств, плат и датчиков для проектирования удаленного мониторинга пациента согласно построенной схеме взаимодействия IoT-устройств; проведена качественная и количественная оценки их работы. Определены удобные и эффективные способы их использования пациентом. Опубликованы 2 статьи в рецензируемых отечественных изданиях, рекомендованных КОКСНВО. Новизна: разработанная система обеспечивает непрерывный сбор и обработку физиологических данных в реальном времени с возможностью персонализированного мониторинга, что расширяет возможности дистанционного наблюдения и адаптивного управления лечением пациентов с метаболическим синдромом.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : 1) Метаболикалық синдромы бар пациенттердің деректері классификацияланып, алдын ала диагноз қою протоколының алгоритмі мен математикалық моделі әзірленді. Жаңалығы: ұсынылған модель негізгі физиологиялық көрсеткіштерді автоматты түрде талдап, алдын ала диагнозды жоғары дәлдікпен қалыптастыруға мүмкіндік береді, бұл медициналық персоналдың жұмысын жеделдетіп, мониторингтің ақпараттық мазмұндылығын арттырады. 2) Пациентті қашықтан мониторингілеу жүйесін жобалау үшін IoT-құрылғылар, платалар және датчиктер өзара әрекеттесу сызбасына сәйкес қосылып, бапталды; олардың жұмысына сапалық және сандық бағалау жүргізілді. Пациент үшін оларды қолданудың ыңғайлы және тиімді тәсілдері анықталды. КОКСНВО ұсынған отандық рецензияланатын басылымдарда 2 мақала жарияланды. Жаңалығы: әзірленген жүйе физиологиялық деректерді нақты уақыт режимінде үздіксіз жинап, өңдеуді қамтамасыз етеді және дербестендірілген мониторинг жүргізуге мүмкіндік береді, бұл метаболикалық синдромы бар пациенттерді қашықтан бақылау мен емдеуді бейімдеп басқару мүмкіндіктерін кеңейтеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : - Модульная архитектура: IoT-датчики, передача данных, аналитическая подсистема. - Непрерывный сбор и обработка физиологических показателей, автоматическое формирование статистики и предварительного диагноза. - Производительность: обработка данных 1–3 с, точность алгоритмов 85–92 %. - Автономность IoT-датчиков 24–72 ч. - Снижение трудозатрат персонала на 30–40 %, ускорение формирования предварительного диагноза в 3–5 раз. - Надёжность передачи данных — свыше 98 %.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : - Модульдік архитектура: IoT-сенсорлар, деректерді беру, аналитикалық жүйе. - Физиологиялық көрсеткіштердің үздіксіз жинауы мен өңделуі, статистика мен алдын ала диагнозды автоматты түрде қалыптастыру. - Өнімділік: деректерді өңдеу 1–3 с, алгоритмдер дәлдігі 85–92 %. - IoT-сенсорлардың автономдылығы 24–72 сағат. - Персоналдың еңбек шығынын 30–40 % төмендету, алдын ала диагнозды қалыптастыру уақытын 3–5 есе қысқарту. - Деректерді беру сенімділігі — 98 % жоғары.

Level of implementation (in Russian) : Не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : Көзделмеген

Efficiency (in Russian) : Эффективность работы системы проявляется в сокращении времени первичного анализа данных и постановки предварительного диагноза в 3–5 раз, снижении трудозатрат медицинского персонала на 30–40 %, повышении точности и надёжности дистанционного мониторинга пациентов и улучшении качества корректировки лечебных мероприятий.

Efficiency (in Kazakh) : Жүйенің тиімділігі пациенттердің бастапқы мәліметтерін талдау және алдын ала диагноз қою уақытын 3–5 есе қысқартуда, медициналық персоналдың еңбек шығынын 30–40 % төмендетуде, пациенттерді қашықтықтан бақылаудың дәлдігі мен сенімділігін арттыруда және емдеу шараларын түзету сапасын жақсартуда көрініс табады.

Field of application (in Russian) : - медицинские информационные системы и телемедицинские решения; - системы дистанционного наблюдения за состоянием здоровья пациентов; - научные и клинические исследования в области эндокринологии, кардиологии и метаболических заболеваний; - образовательные и исследовательские проекты в сфере цифрового здравоохранения.

Field of application (in Kazakh) : - медициналық ақпараттық жүйелер мен телемедицина шешімдері; - пациенттердің денсаулық жағдайын қашықтықтан бақылау жүйелері; - эндокринология, кардиология және метаболизмдік аурулар салаларындағы ғылыми және клиникалық зерттеулер; - цифрлық денсаулық сақтау саласындағы білім беру және зерттеу жобалары.