РАЗРАБОТКА КРОССПЛАТФОРМЕННОГО КЛИЕНТА КАК ЭЛЕМЕНТА СИСТЕМЫ УДАЛЕННОГО МОНИТОРИНГА СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

CROSS-PLATFORM CLIENT DEVELOPMENT AS A COMPONENT OF A REMOTE CARDIOVASCULAR MONITORING SYSTEM

Khatipova Liniza Fanilovna

Student, Department of Instument Engineering and Mechatronics, Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

Kozelkov Oleg Vladimirovich

Scientific supervisor, candidate of Technical sciences, associate professor,

Kazan State Power Engineering University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается разработка кроссплатформенного мобильного клиента на Flutter для системы удаленного мониторинга сердечно-сосудистых заболеваний. Описаны синхронизация данных и функциональные модули приложения.

ABSTRACT

The article discusses the development of a cross-platform mobile client on Flutter for a remote cardiovascular disease monitoring system. The data synchronization and functional modules of the application are described.

Ключевые слова: удаленный мониторинг, сердечно-сосудистые заболевания, кроссплатформенная разработка, Flutter, телемедицина.

Keywords: remote monitoring, cardiovascular diseases, cross-platform development, Flutter, telemedicine.

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) остаются одной из ведущих причин смертности и инвалидности населения во всем мире. Своевременная диагностика и непрерывный контроль состояния пациентов с ССЗ являются критически важными задачами современного здравоохранения. Традиционные подходы, основанные на периодических визитах к врачу, не всегда позволяют оперативно фиксировать ухудшение состояния пациента, что обуславливает актуальность внедрения «умных» систем удаленного мониторинга [1].

Развитие интернета вещей, носимых биосенсоров и информационных технологий создаёт техническую базу для распределённых систем непрерывного сбора, передачи и анализа физиологических показателей пациента вне стационара. Ключевым звеном здесь выступает мобильный клиент — посредник между пациентом, датчиками и серверной инфраструктурой. В условиях разнообразия мобильных операционных систем разработка нативных решений для каждой платформы ведёт к удорожанию и замедлению цикла разработки, поэтому особую актуальность приобретают кроссплатформенные фреймворки с единой кодовой базой. В качестве основной технологии выбран Flutter на языке Dart. Данный фреймворк обеспечивает высокую производительность благодаря компиляции в нативный машинный код, а реактивная модель программирования идеально подходит для динамического обновления интерфейса при поступлении данных от датчиков. Богатая экосистема готовых пакетов для работы с Bluetooth, построения графиков и сетевых запросов значительно ускорила разработку, а механизм горячей перезагрузки позволил оперативно вносить изменения и тестировать интерфейс непосредственно в процессе работы [2].

Разработанное приложение является клиентской частью системы. Роль клиента включает две ключевые функции: шлюз для сбора данных по Bluetooth с буферизацией на устройстве и визуализацию собранной информации с отображением текущих, исторических и эталонных показателей в наглядных форматах для пациента и врача.

Ключевым требованием к системе является надежная и безопасная синхронизация данных между мобильным устройством, сервером и врачебным интерфейсом, для чего в разработанном решении реализован гибридный подход. Для критически важных показателей используется синхронизация в реальном времени на основе WebSocket, что позволяет врачу практически мгновенно получать уведомления об ухудшении состояния пациента, а также оперативно обновлять статусы записи на прием. Для передачи больших массивов данных применяется периодическая загрузка на сервер по REST API, что снижает нагрузку на каналы связи и обеспечивает передачу даже при нестабильном соединении. Кроме того, реализована «offline-first» архитектура — все данные от датчиков сохраняются в локальную базу SQLite на устройстве, а при восстановлении соединения приложение автоматически синхронизирует локальные изменения с сервером, что гарантирует полную сохранность всех записей.

Клиентское приложение включает несколько основных модулей, разработанных с учетом ролевой модели пользователя (пациент и врач):

1. Личный кабинет пациента — панель с текущими и идеальными показателями и управлением Bluetooth-датчиками (поиск, подключение).

2. Личный кабинет врача — список прикреплённых пациентов с индикацией критических состояний, детальный просмотр истории данных в реальном времени.

3. Модуль демонстрации показателей — два режима: реальные данные с датчика в табличном виде и эталонные показатели здорового человека для сравнения.

4. Запись к врачу — просмотр доступных слотов, оформление заявки на очный приём или телемедицинскую консультацию, перенос или отмена с автоматической синхронизацией с календарём врача.

5. Настройки — управление push-уведомлениями, подключением к датчикам, персональными данными и паролем, выбор синхронизируемых с облаком данных [3].

Предложенная архитектура с асинхронной синхронизацией и поддержкой офлайн-режима гарантирует надежность сбора и передачи медицинских данных. Разработанный функционал, включающий личные кабинеты пациента и врача, системы визуализации данных и записи на прием, позволяет эффективно реализовать процессы дистанционного наблюдения за состоянием здоровья пациентов с сердечно-сосудистыми патологиями. Дальнейшие исследования могут быть направлены на интеграцию систем искусственного интеллекта для предиктивной аналитики и расширение числа поддерживаемых типов медицинских датчиков.

Список литературы:

1. Селиверстов П.В., Саликова С.П., Федорец В.Н., Куценко В.П., Шевякова А.А., Самарский И.А., Левицкий Н.М., Ахмад К.А. Возможности телемедицинских технологий для обеспечения персонифицированного подхода в кардиологии посредством использования носимых устройств // Молекулярная медицина. – 2026. – № 2. – С. 95–103.
2. Tiwari S., Sharma S., Bagga A., Sinha A., Sharma D. Utsarjan: A smartphone App for providing kidney care and real-time assistance to children with nephrotic syndrome – 2025. – 16 p.
3. Ромичева Е.В., Ковалева Н.А., Шоскальне В.М. Автоматизированная распределенная медицинская информационная система // КиберЛенинка. – [Электронный ресурс]: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizirovannaya-raspredelennaya-meditsinskaya-informatsionnaya-sistema (дата обращения: 28.06.2026).