ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ГЕТЕРОГЕННЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ НА РАННИХ ЭТАПАХ ДИАГНОСТИКИ

USE OF HETEROGENEOUS DATA VISUALIZATION TO DETECT COMPLICATIONS EARLY IN THE DIAGNOSTIC PROCESS

Irina Vorobeva

student, Department of Information Systems, Moscow State University of Technology "STANKIN,

Russia, Moscow

Irina Sarkisova

scientific supervisor, candidate of Technical Science, associate professor, Moscow State University of Technology "STANKIN,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются возможности применения современных технологий визуализации гетерогенных медицинских данных для раннего выявления осложнений у пациентов. Проанализированы методы интеграции разнородных источников информации: лабораторных показателей, данных IoT-устройств, персональных данных и результатов инструментальных исследований. Представлена архитектура системы визуализации на основе Business Intelligence платформ с акцентом на использование Grafana для real-time мониторинга. Особое внимание уделено алгоритмам предиктивной аналитики, позволяющим выявлять паттерны, предшествующие развитию осложнений. Предложена методология создания персонализированных дашбордов для различных категорий медицинского персонала с настраиваемыми пороговыми значениями и системой алертов.

ABSTRACT

The article discusses the possibilities of using modern technologies for visualization of heterogeneous medical data for early detection of complications in patients. The methods of integration of heterogeneous sources of information are analyzed: laboratory parameters, data from IoT devices, electronic medical records and results of instrumental examinations. The architecture of a visualization system based on Business Intelligence platforms is presented, with emphasis on the use of Grafana for real-time monitoring. Particular attention is paid to predictive analytics algorithms that allow to identify patterns that precede the development of complications. The methodology of creating personalized dashboards for different categories of medical personnel with customizable thresholds and alert system is proposed.

Ключевые слова: гетерогенные данные; медицинская визуализация; раннее выявление осложнений; Business Intelligence; предиктивная аналитика; IoT в медицине.

Keywords: heterogeneous data; medical visualization; early detection of complications; Business Intelligence; predictive analytics, IoT in medicine.

Введение

Современная медицина характеризуется стремительным ростом объемов и разнообразия генерируемых данных. Электронные медицинские карты, лабораторные информационные системы, устройства мониторинга жизненных показателей, результаты инструментальных исследований формируют сложную экосистему гетерогенной медицинской информации. При этом ключевой задачей остается своевременное выявление осложнений на ранних этапах развития заболевания, когда терапевтическое вмешательство наиболее эффективно. Традиционные подходы к анализу медицинских данных часто не позволяют в полной мере использовать потенциал интеграции разнородных источников информации. Визуализация данных в режиме реального времени с применением технологий Business Intelligence (BI) открывает новые возможности для раннего обнаружения критических изменений в состоянии пациента.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения качества медицинской помощи через внедрение интеллектуальных систем мониторинга, способных интегрировать и анализировать большие объемы разнородных данных для своевременного выявления осложнений. Внедрение таких систем поможет удаленно наблюдать динамику состояния пациентов, проживающих в отдаленных районах или далеко от медицинских учреждений.

Цель работы – разработка подходов к визуализации гетерогенных медицинских данных для обеспечения раннего выявления осложнений с использованием современных BI-технологий и предиктивной аналитики.

Теоретические основы визуализации медицинских данных

Гетерогенные медицинские данные представляют собой совокупность разнотипной информации о пациенте, включающей:

• Структурированные данные – лабораторные показатели, витальные функции, результаты инструментальных исследований.
• Полуструктурированные данные – записи врачей, протоколы исследований, заключения специалистов.
• Неструктурированные данные – любое изображение, созданное клиническими устройствами, такими как МРТ, КТ или ультразвуковые сканеры.
• Потоковые данные – показания IoT-устройств, мониторов пациента, носимых датчиков, такие как данные холтеровского мониторирования, спирометрии, глюкометрии.

Business Intelligence в здравоохранении

Business Intelligence в медицинском контексте представляет собой систему методов, инструментов и технологий для преобразования разрозненных медицинских данных в понятные отчёты и визуализации, на основе которых принимаются управленческие и клинические решения. Современная концепция медицинского BI включает следующие компоненты можно увидеть на рисунке 1 из исследования Лин и ее соавторов на тему «Мониторинг больших данных о хронических заболеваниях и здоровье» [1]

Рисунок 1. Пример архитектуры для поддержки ETL в медицинской областях

Архитектура системы визуализации медицинских данных

Типовая архитектура системы включает четыре основных уровня:

• Уровень источников данных: МИС, IoT-устройства.
• Уровень интеграции: ETL-инструменты, медицинское хранилище данных, системы нормализации.
• Уровень анализа: алгоритмы машинного обучения, правила выявления аномалий, предиктивные модели.
• Уровень презентации: персонализированные дашборды, мобильные приложения, системы алертов.

Техническая реализация

Система построена на базе асинхронного веб-фреймворка FastAPI и включает:

• Слой сбора данных: микросервис для взаимодействия с IoT-устройствами через протоколы MQTT и HTTP с буферизацией данных и механизмами восстановления соединения.
• Слой хранения: PostgreSQL для структурированных данных, InfluxDB для временных рядов, Redis для кэширования и управления сессиями
• Слой обработки: многоканальные уведомления (WebSocket, email, SMS) с персонализированными пороговыми значениями и машинным обучением для выявления аномалий.
• Слой визуализации: интеграция Grafana через iframe-компоненты в React-приложении с JWT-аутентификацией.

Методология выявления осложнений через визуализацию

Эффективное выявление осложнений на ранних этапах основывается на следующих принципах:

• Мультипараметрический мониторинг – одновременное отслеживание множества показателей с выявлением их взаимосвязей и отклонений от нормальных паттернов.
• Временная динамика – анализ трендов изменения показателей во времени для выявления постепенного ухудшения состояния до клинической манифестации.
• Персонализированные пороги – установка индивидуальных границ нормы для каждого пациента с учетом анамнеза, диагноза и сопутствующих заболеваний.

Принципы визуализации

• Персонализированная цветовая схема: зеленый цвет для нормальных значений, желтый – для пограничных состояний, красный – для критических отклонений с учетом индивидуальных норм пациента.
• Интерактивная навигация: детализация данных от общего обзора до конкретных временных точек с всплывающими подсказками и контекстными меню.
• Аналитические методы: статистические методы (анализ временных рядов, корреляционный анализ), алгоритмы машинного обучения (классификация, кластеризация) и экспертные системы правил.

Практическое применение Grafana для медицинской визуализации

Сравнительный анализ BI-платформ показал преимущества Grafana для медицинских задач. Microsoft Power BI [2] обладает отличной интеграцией с продуктами Microsoft, но имеет ограничения при обработке больших потоков real-time данных от IoT-устройств. Tableau [3] предлагает продвинутые возможности визуализации, но высокая стоимость лицензий делает его неоптимальным для медицинских учреждений с ограниченным бюджетом. Grafana [4] выбрана как оптимальное решение, так как она предлагает специализацию на временных рядах и IoT-данных, есть нативная интеграция с медицинскими базами данных, real-time обновление с частотой до 100 мс, open-source модель без ограничений на пользователей.

Результаты

Экспериментальная проверка подхода проводилась c помощью испытания Arduino-установки [5].

Результаты эксперимента с Arduino-модулями показали:

• Стабильное функционирование датчика HW-827 с корректным отображением данных на OLED-дисплее.
• Успешную интеграцию с системой визуализации Grafana.
• Точность измерения пульса в диапазоне 65-92 BPM с автоматической фильтрацией нереалистичных значений.
• Успешная передача данных в PostgreSQL с полями: device_id, timestamp, heart_rate, spo2.

Заключение

Использование современных технологий визуализации гетерогенных медицинских данных открывает новые возможности для раннего выявления осложнений у пациентов. Комплексный подход, включающий real-time мониторинг, персонализированные дашборды и интеллектуальную систему алертов, значительно повышает эффективность медицинского контроля.

Практическая реализация на базе Grafana с интеграцией IoT-устройств демонстрирует техническую осуществимость создания доступных решений для медицинских учреждений различного уровня. Модульная архитектура обеспечивает масштабируемость системы и возможность интеграции дополнительных источников медицинских данных.

Дальнейшее развитие направления связано с внедрением искусственного интеллекта для автоматического анализа визуальных паттернов и создания предиктивных моделей персонализированной медицины.

Список литературы:

1. Lin, R. Chronic diseases and health big data monitoring: a review / R. Lin, Z. Ye, H. Wang, B. Wu // IEEE Reviews in Biomedical Engineering. – 2018. – Vol. 11. – P. 1–13. – DOI: 10.1109/RBME.2018.2829704.
2. Microsoft Power BI: Business Intelligence software [Электронный ресурс] // Microsoft Corporation. – URL: https://powerbi.microsoft.com (дата обращения: 01.06.2025).
3. Tableau Software: Business Intelligence and Analytics [Электронный ресурс] // Tableau Software LLC. – URL: https://www.tableau.com (дата обращения: 01.06.2025).
4. Grafana Labs [Электронный ресурс]. — URL: https://community.grafana.com/ (дата обращения: 01.06.2025).
5. Arduino [Электронный ресурс]. — URL: https://www.arduino.cc (дата обращения: 01.06.2025).