Электронный архив НГУ

Medilux – сервис интеллектуального формирования расписания посещений медицинских учреждений

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Букшев, Иван Евгеньевич ru_RU
dc.contributor.author Bukshev, Ivan Evgenievich en
dc.creator Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.creator Центр финансовых технологий ru_RU
dc.creator Novosibirsk State University en
dc.creator Center of Financial Technologies en
dc.date.accessioned 2018-06-21T12:37:06Z
dc.date.available 2018-06-21T12:37:06Z
dc.date.issued 2018-06
dc.identifier.citation Букшев И. Е. Medilux – сервис интеллектуального формирования расписания посещений медицинских учреждений // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2018. Т. 16, № 2. С. 41–48.ISSN 1818-7900. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-41-48 ru_RU
dc.identifier.citation Bukshev I. E. Medilux – Service of Intellectual Forming the Schedule of Visiting Medical Institutions. Vestnik NSU. Series: Information Technologies, 2018, vol. 16, no. 2, p. 41–48. ISSN 1818-7900. DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-41-48 (in Russ.) en
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.other DOI 10.25205/1818-7900-2018-16-2-41-48
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/14357
dc.description.abstract Предложен новый вид обслуживания – «интеллектуальная регистратура»: в мобильном приложении обеспечена возможность выбора сотрудников медицинского учреждения, далее происходит анализ графика работы выбранного врача и свободного времени пользователя при помощи алгоритмов программирования в ограничениях с целью определения наилучшего времени записи на прием. База знаний о свободном времени пользователя формируется на основе задач, которые агрегируются с мобильного устройства и популярных сервисов по управлению задачами. Для случая, если пользователь не знает, к кому обратиться, продукт снабжен «умным» чатом, в котором можно описать проблему. Текст отправится на сервер, где произойдет синтаксический разбор и семантическое сопоставление с конкретной специальностью врача. В базе данных хранится информация обо всех посещениях и врачебных выписках (электронная медицинская карта), что позволяет, например, напоминать пользователю о необходимости принятия медикаментов. Практическая ценность продукта заключается в автоматизации бизнес-процесса «прием пациентов», что приводит к экономии времени пациентов, обеспечению высокой доступности услуг и оптимизации трудовых затрат в медучреждениях. ru_RU
dc.description.abstract In this paper, a new type of service «intellectual registry» is offered. In the mobile application, there is a choice of employees of the medical institution. In addition to that, there is an analysis of the schedule of the selected doctor and free time of the patient using programming algorithms in limitations to determine the best time to book an appointment. The knowledge base of the user's free time is formed based on tasks that are aggregated from the mobile device and popular task management services. In case the user does not know who to contact, the product is equipped with a «smart» chat where the problem can be described. To be exact, the text will be sent to the server where there will be a parsing and a semantic comparison with the specific qualification of the doctor. The database stores information about all visits and medical statements (electronic medical records), which allows to remind the user about the need to take the medications. The practical value of the product lies in the automation of the business process «reception of patients», which leads to saving patients’ time, ensuring high availability of services and optimizing labor input in medical institutions. en
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject регистратура ru_RU
dc.subject программирование ru_RU
dc.subject чат ru_RU
dc.subject запись ru_RU
dc.subject прием ru_RU
dc.subject мобильное приложение ru_RU
dc.subject registry en
dc.subject intellectual en
dc.subject constraint en
dc.subject programming en
dc.subject Swift en
dc.subject iOS en
dc.subject Java en
dc.title Medilux – сервис интеллектуального формирования расписания посещений медицинских учреждений ru_RU
dc.title.alternative Medilux – Service of Intellectual Forming the Schedule of Visiting Medical Institutions en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Макконел С. Совершенный код. Мастер-класс: Пер. с англ. М.: ИТД «Русская редакция»; СПб.: Питер, 2005. 896 с.: ил. 2. Холл Г. М. Адаптивный код: гибкое кодирование с помощью паттернов проектирования и принципов SOLID: Пер. с англ. 2-е изд. СПб.: Альфа-книга, 2017. 448 с.: ил. 3. Dechter R. Constraint processing. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2003. 481 p. 4. Tsang E. Foundations of Constraint Satisfaction. New York: Academic Press, 1993. 421 p. 5. Dechter R., Frost D. Backtracking algorithms for constraint satisfaction problems. University of California, 1999. URL: https://www.ics.uci.edu/~csp/r56-backtracking.pdf (дата обращения 12.02.2018). 6. Beek P. van. Reasoning about qualitative temporal information // Arti cial Intelligence. 1992. Vol. 58. P. 297–326. 7. Rossi F., Beek P. van, Walsh T. Chapter 4 Constraint Programming in Foundations of Arti cial Intelligence // Handbook of Knowledge Representation. Eds. F. van Harmelen, V. Lifschitz, B. Porter. 2008. Vol. 3. P. 181–211. 8. Ушаков Д. М., Телерман В. В. Системы программирования в ограничениях (обзор) // Системная информатика: Сб. науч. тр. Новосибирск: Наука, 2000. Вып. 7: Проблемы теории и методологии создания параллельных и распределенных систем. С. 275–310. 9. Щербина О. А. Удовлетворение ограничений и программирование в ограничениях. URL: http://www.intsys.msu.ru/magazine/archive/v15(1-4)/shcherbina-053-170.pdf (дата обращения 23.03.2018). ru_RU
dc.description.reference 1. McConnell S. Code Complete. 2nd ed. ISBN 0-7356-1967-0. 2. Hall G. M. Adaptive Code. 2nd ed. ISBN 978-1-5093-0258-1. 3. Dechter R. Constraint processing. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2003, 481 p. 4. Tsang E. Foundations of Constraint Satisfaction. New York: Academic Press, 1993, 421 p. 5. Dechter R., Frost D. Backtracking algorithms for constraint satisfaction problems. University of California, Department of Information and Computer Science, 1999. 6. Beek P. van. Reasoning about qualitative temporal information. Arti cial Intelligence, 1992, vol. 58, p. 297–326. 7. Rossi F., Beek P. van, Walsh T. Chapter 4 Constraint Programming in Foundations of Arti cial Intelligence. Handbook of Knowledge Representation. Eds. F. van Harmelen, V. Lifschitz, B. Porter. 2008, vol. 3, p. 181–211. 8. Ushakov D. M., Telerman V. V. Sistemy programmirovaniya v ogranicheniyah (obzor) [Systems of programming in constraints (overview)]. Novosibirsk, Nauka, 2000, vol. 7, p. 275–310. (in Russ.) 9. Shcherbina O. A. Udovletvorenie ogranicheniy i programmirovanie v ogranicheniyakh [Satisfaction of constraints and constraint programming]. URL: http://www.intsys.msu.ru/magazine/ archive/v15(1-4)/shcherbina-053-170.pdf (last access 23.03.2018). (in Russ.) en
dc.subject.udc 004.896
dc.relation.ispartofvolume 16
dc.relation.ispartofnumber 2
dc.relation.ispartofpages 41-48


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

  • IT Выпуск 2 (2018)
    Вестник НГУ. Серия:Информационные технологии, 2018. Том 16, №2

Показать сокращенную информацию