DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2019.10.06

База даних для системи діагностики функціональних порушень складних організаційних об'єктів

Hanna Dobrorodnia, Olena Vуsotska, Iryna Panforova, Anna Pecherska, Lyubov Rysovana, Olexandr Dovnar

Анотація


Розглянуто особливості автоматизації процесу діагностики функціональних порушень складних організаційних об’єктів. В статті складним організаційним об'єктом виступає організм людини, який є біологічною системою, що здатна до самооновлення та саморозвитку через оновлення клітин, обмін речовин і енергії тощо. Актуальність даної статті полягає в тому, що на сьогоднішній день функціональні порушення обміну речовин є однією з основних проблем в більшості промислово розвинених країн світу. Важливими залишаються питання вивчення механізмів формування та специфіки клінічних проявів даного захворювання саме у працездатного населення. Для вивчення проблеми виникнення функціональних порушень даної нозологічної групи характерна наявність великої кількості лабораторно-діагностичної інформації, що ускладнює процес своєчасної постановки діагнозу, тому в роботі розглянуто необхідність розроблення інформаційної системи діагностики функціональних порушень складних організаційних об'єктів. Одним з аспектів розробки інформаційної системи є створення і ведення баз даних, тому запропоновано базу даних інформаційної системи діагностики функціональних порушень складних організаційних об'єктів, яка дозволить накопичувати і зберігати дані про людину і її лабораторно-діагностичні показники функціонального стану. Було розроблено концептуальну і логічну моделі бази даних інформаційної системи діагностики функціональних порушень складних організаційних об'єктів. Як систему управління базою даних було обрано MySQL. Концептуальна модель бази даних розкриває смислову структуру запропонованої інформаційної системи. Логічна модель, заснована на об'єктно-реляційній моделі, має схему даних у вигляді таблиць, пов'язаних між собою логічно, що запобігає порушенню роботи бази даних при її модифікуванні. Розроблена база даних може використовуватись як модуль зберігання даних про біологічний об'єкт і його лабораторно-діагностичні показники стану. Структура бази даних дозволяє в подальшому використовувати її для вирішення задач автоматизації діагностичного процесу схожих порушень. Така модель бази даних спрощує доступ медичного персоналу ендокринологічних та терапевтичних відділень до даних з метою своєчасного і коректного діагностування порушень обміну речовин.


Ключові слова


інформаційна система; функціональні порушення; складний організаційний об'єкт; суб'єкт дослідження; база даних; концептуальна та логічна модель

Повний текст:

PDF

Посилання


Hutsa, O., Ihumenceva, N., Dovhopol, N., Yakubovska, S. Development of the verification information technology of text procedures on logical connection and completeness. Eastern - European Journal of Enterprise Technologies. «Information and controlling system», 2017, № 5/2 (89), 55-64, doi: 10.15587/1729-4061.2017.110660.

Diahnostyka v systemi monitorinha [Diagnostics in the monitoring system]. Available at: http://posibniki.com.ua/post-diagnostika-v-sistemi-monitoringu (application date: 04/12/2019).

Kaur, R., Kaur, A. Hypertension diagnosis using fuzzy expert system. International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA) National Conference on Advances in Engineering and Technology, AET-29th March, 2014, 14-18.

Furmankiewicz, M., Sołtysik-Piorunkiewicz, A., Ziuziański, P. Artificial intelligence systems for knowledge management in e-health: the study of intelligent software agents. Latest Trends on Systems: The Proceedings of 18th International Conference on Systems, 2014, 551-556.

Despres, JP., Lemieux, I., Bergeron, J., et al. Abdominal Obesity and the Metabolic Syndrome: Contribution to Global Cardiometabolic Risk. Arterioscler Thromb Vasc Biol., 2008, 28(6), 1039-1049, doi: 10.1161/atvbaha.107.159228.

Zhuk, T., Yavorskaya, S., Vostrikov, V. Ozhireniye, reproduktsiya i oksidativnyy stress. [Obesity, reproduction and oxidative stress]. Obesity and metabolism, 2017, 14 (4), 16-22, doi: 10.14341/OMET2017416-22.

Farr, S. A., Yamada, K. A., Butterfield, D. A. et al. Obesity and Hypertriglyceridemia Produce Cognitive Impairment. Endocrinology, 2008, 149(5), 2628-2636, doi: 10.1210/en.2007-1722.

Dobrorodnia, H., Vуsotska, O., Georgiyants, M., Balym, Y., Rak, L., Kolesnikova, O., Levykin, V., Dovnar, O., Nosov, K., Porvan, A. Development of an approach to mathematical description of imbalance in methabolic processes for its application in the medical diagnostic information system. Eastern europeanjornal of enterprise technologies. Information technology, 2018, № 5/2(95), 29-39.

Zhukova, V. M. Proektuvannya ta rozrobka informatsiynoyi systemy obliku kontynhentu ditey doshkilʹnoho ta shkilʹnoho viku [Designing and developing an informational system for counting the contingent of children of preschool and school age]. Visnyk Luhansʹkoho natsionalʹnoho universytetutu imeni Tarasa Shevchenka,2015, № 6 (295), 20-30.

Kasim, A. M. Sklad i struktura kliyent-servernoyi systemy modelyuvannya povedinky navihatsiyno-monitorynhovykh kompleksiv zminnoho pryznachennya [Composition and structure of the client-server system of simulation of behavior of navigation and monitoring systems of variable destination]. Matematychni mashyny i systemy, 2016, № 4, 54-67.

Khorozov, O. A. Formuvannya bazy danykh elektronnykh medychnykh zapysiv [Formation of the database of electronic medical records]. Kompʹyuternaya matematyka, 2014, № 1, 61-69.

Kuchko, A. V., Smyrnov, A. V. Razrabotka ynteraktyvnoho Web-prylozhenyya dlya raboty s dannymy renthenovskoho malouhlovoho rasseyanyya [Development of an interactive Web application for working with X-ray small-angle scattering data]. Kompʹyuternye ynstrumenty v obrazovanyy, 2015, №2, 25-32.

Tymoshyn, Yu. A., Shemsedynov, T. H., Yarchenko, V. P., Moroz, A. Y. Tekhnolohyya raspredelennoy obrabotky dannykh y prylozhenyy s yspolʹzovanyem dynamychesky ynterpretyruemykh metamodeley [Distributed Data and Application Processing Technology Using Dynamically Interpreted Metamodels]. Mizhvidomchyy naukovo-tekhnichnyy zbirnyk «Adaptyvni systemy avtomatychnoho upravlinnya», 2014, №1(24), 128-138.

Ermakov, E. Yu., Ermakov, O. Yu., Panychkyna, A. A. Proektyrovanye, realyzatsyya y vnedrenye v ékspluatatsyyu kompleksa system avtomatyzyrovannoho modelyrovanyya [Design, implementation and implementation of the complex of automated modeling systems]. Available at: http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/download/169/124/ (application date: 04/17/2019).

Zavaliy, T. I., Nikolʹsʹkyy, Yu. V. Metody ta zasoby strukturuvannya i zberihannya danykh v elektronnykh medychnykh kartkakh [Methods and tools for structuring and storing data in electronic medical cards]. Visnyk Natsionalʹnoho universytetu «Lʹvivsʹka politekhnika», 2010, № 689, 158–168.

Malykh, V. L., Kalynyn, A. N., Yusufov, T. Sh. Obʺektno-relyatsyonnyy podkhod k postroenyyu khranylyshcha dannykh [Object-Relational Approach to Data Warehouse Building]. Prohrammnye systemy: teoryya y prylozhenyya, 2017, №3(34), 169–187, doi: 10.25209/2079-3316-2017-8-3-169-187.

Vysotskaya, E. V., Panferova, I. Yu., Risovanaya, L. M. Razrabotka bazy dannykh informatsionnoy sistemy diagnostiki kognitivnykh rasstroystv u bol'nykh distsirkulyatornoy entsefalopatiyey [Development of the database of an information system for the diagnosis of cognitive disorders in patients with dyscirculatory encephalopathy]. East European Journal of Advanced Technology, 2014, 3, No. 2 (69), 9-14.

Vysotskaya, Ye. V., Yakubovskaya, S. V., Nikonov, V. V., Panferova, I. Yu., Porvan, A. P. Razrabotka bazy dannykh informatsionnoy sistemy opredeleniya iskhoda infarkta miokarda [Development of a database of information system for determining the outcome of myocardial infarction]. Tekhnologicheskiy audit i rezervy proizvodstva, 2016, № 1(2), 21-28.

Demidenko, M. А. Sistemi pídtrimki priynyattya ríshen': navch. posíb. [Systems of air-perceptions: Discrimination: navch. posib], 2016, 104 s. Available at: http://nmu.org.ua (date of the beast: 04/ 07/2019).

Yasenova, I. S., Tehelʹman, O. V., Shchur, O. V. Testuvannya baz danykh yak nevidʺyemnyy etap stvorennya ta suprovodu informatsiynykh system [Testing databases as an integral part of the creation and maintenance of information systems]. Available at: http:// avia.nau.edu.ua/doc/2011/4/avia2011_4_3.pdf (application date: 04/12/2019).


Пристатейна бібліографія ГОСТ


  1. Hutsa, O. Development of the verification information technology of text procedures on logical connection and completeness / O. Hutsa, N. Ihumenceva, N. Dovhopol, S. Yakubovska // Eastern - European Journal of Enterprise Technologies. Information and controlling system. – 2017. – № 5/2 (89). – С. 55-64. – doi: 10.15587/1729-4061.2017.110660.
  2. Діагностика в системі моніторінга. URL: http://posibniki.com.ua/post-diagnostika-v-sistemi-monitoringu (дата звернення: 12.04.2019).
  3. Kaur, R. Hypertension diagnosis using fuzzy expert system / R. Kaur, A. Kaur // International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA) National Conference on Advances in Engineering and Technology, AET-29th March. – 2014. – P. 14-18.
  4. Furmankiewicz, M. Artificial intelligence systems for knowledge management in e-health: the study of intelligent software agents / M. Furmankiewicz, A. Sołtysik-Piorunkiewicz, P. Ziuziański // Latest Trends on Systems: The Proceedings of 18th International Conference on Systems. – 2014. – P. 551-556.
  5. Despres, JP. Abdominal Obesity and the Metabolic Syndrome: Contribution to Global Cardiometabolic Risk / JPDespres, I. Lemieux, J. Bergeron, et al. // Arterioscler Thromb Vasc Biol. – 2008. – 28(6). – Р. 1039-1049. ‑ doi: 10.1161/atvbaha.107.159228.
  6. Жук, Т. В. Ожирение, репродукция и оксидативный стресс / Т. В. Жук, С. Д. Яворская, В. В. Востриков // Ожирение и метаболизм. – 2017. – 14(4). – C. 16-22. – doi: 10.14341/omet2017416-22.
  7. Farr, S. A. Obesity and Hypertriglyceridemia Produce Cognitive Impairment / S. A. Farr, K. A. Yamada, D. A. Butterfield, et al. // Endocrinology. – 2008. – 149(5). – P. 2628-2636. – doi: 10.1210/en.2007-1722.
  8. Dobrorodnia, H. Development of an approach to mathematical description of imbalance in methabolic processes for its application in the medical diagnostic information system / H. Dobrorodnia, O. Vуsotska, M. Georgiyants, Y. Balym, L. Rak, O. Kolesnikova, V. Levykin, O. Dovnar, K. Nosov, A. Porvan // Eastern europeanjornal of enterprise technologies. Information technology. – № 5/2(95). – 2018. – С. 29-39.
  9. Жукова, В. М. Проектування та розробка інформаційної системи обліку контингенту дітей дошкільного та шкільного віку / В. М. Жукова // Вісник Луганського національного університетуту імені Тараса Шевченка. –2015. – № 6 (295). – С. 20 – 30.
  10. Касім, А. М. Склад і структура клієнт-серверної системи моделювання поведінки навігаційно-моніторингових комплексів змінного призначення / А. М. Касім // Математичні машини і системи. – 2016. ‑ № 4. ‑ С. 54-67.
  11. Хорозов, О. А. Формування бази даних електронних медичних записів / О. А. Хорозов // Компьютерная математика. ‑ 2014. ‑ № 1. ‑ С. 61-69.
  12. Кучко, А. В. Разработка интерактивного Web-приложения для работы с данными рентгеновского малоуглового рассеяния / А. В. Кучко, А. В. Смирнов // Компьютерные инструменты в образовании. ‑ 2015. ‑ №2. ‑ С. 25-32.
  13. Тимошин, Ю. А. Технология распределенной обработки данных и приложений с использованием динамически интерпретируемых метамоделей / Ю. А. Тимошин, Т. Г.Шемсединов, В. П. Ярченко, А. И. Мороз // Мiжвiдомчий науково-технiчний збiрник «Адаптивнi системи автоматичного управлiння». – 2014. ‑ №1(24). ‑ С. 128-138.
  14. Ермаков, Е. Ю. Проектирование, реализация и внедрение в эксплуатацию комплекса систем автоматизированного моделирования / Е. Ю. Ермаков, О. Ю. Ермаков, А. А. Паничкина. URL: http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/download/169/124/ (дата обращения: 17.04.2019).
  15. Завалій, Т. І. Методи та засоби структурування і зберігання даних в електронних медичних картках / Т. І. Завалій, Ю. В. Нікольський // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». – 2010. – № 689. – С. 158–168.
  16. Малых, В. Л. Объектно-реляционный подход к построению хранилища данных / В. Л. Малых, А. Н. Калинин, Т. Ш. Юсуфов // Программные системы: теория и приложения. – 2017. ‑ №3(34). ‑ С. 169–187. – doi: 10.25209/2079-3316-2017-8-3-169-187.
  17. Высоцкая, Е. В. Разработка базы данных информационной системы диагностики когнитивных расстройств у больных дисциркуляторной энцефалопатией / Е. В. Высоцкая, И. Ю. Панферова, Л. М. Рисованая // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2014. – Т.3. – №2(69). – С. 9-14.
  18. Высоцкая, Е. В. Разработка базы данных информационной системы определения исхода инфаркта миокарда / Е. В. Высоцкая, С. В. Якубовская, В. В. Никонов, И. Ю. Панферова, А. П. Порван // Технологический аудит и резервы производства. ‑ 2016. ‑ № 1(2). ‑ С. 21-28.
  19. Демиденко, М. А. Системи підтримки прийняття рішень: навч. посіб. / М. А. Демиденко. – Д.: 2016. – 104 с. URL: http://nmu.org.ua (дата звернення: 07.04.2019).
  20. Ясенова, І. С. Тестування баз даних як невід’ємний етап створення та супроводу інформаційних систем / І. С. Ясенова, О. В. Тегельман, О. В. Щур. URL: http:// avia.nau.edu.ua/doc/2011/4/avia2011_4_3.pdf (дата звернення: 12.04.2019).