Application of Optical Pattern Recognition Technology for Searching and Analyzing Drug Information
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-4-907-918Keywords:
pattern recognition methods, mobile application, chatbot, functions and characteristics of the recognition systemAbstract
The relevance of this paper is based on the need to provide users with a simple but effective tool to obtain reliable information about medicines. The complexity of selecting and correctly using medications affects the effectiveness of treatment and the overall health of patients. The development of a medication recognition system for a multifunctional chatbot is a promising solution that will not only reduce the time spent on searching for necessary information but also increase the level of medical literacy among users. This is important because providing the population with reliable information about medicines helps enhance the effectiveness of treatment, reduce the risk of undesirable side effects and improve public health. The authors have developed an image-based text recognition system that will be used to extract information from photographs of drug packages. The article discusses the authors’ concept of the system and describes functions and characteristics of the product image. The main modules-components of the application, reliability and quality requirements are provided, risks and mitigation measures are listed. Thus, the developed application will allow users to quickly and conveniently obtain data on medicines, which will increase the safety and efficiency of their use.
Downloads
References
Андриенко И.С., Глаголев В. А. 2021. Подключение баз данных SQLite в Java. Постулат. 6(68).
Бобков A.В., Палкин M.B. 2023. Распознавание изображений с использованием методов технического зрения. Москва: Издательство МГТУ им. H. Э. Баумана. 76 с.
Бобров К.А., Шульман В.Д., Власов К.П. 2022. Анализ технологий распознавания текста из изображения. Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 3-2(66): 124–128.
Ильичев В.Ю. 2021. Применение библиотеки OpenCV языка Python для распознавания образов объектов. Системный администратор. 7-8(224-225): 130-132.
Коровина В.С. 2023. Разработка мобильного сервиса. Создание чат-бота. Флагман науки. 4(4): 747–752.
Кудрявцев И.В., Романова М.Д. 2018. Методы решения задачи оптического распознавания символов (OCR). Математика и математическое моделирование: Сборник материалов XII Всероссийской молодежной научно-инновационной школы, Саров, 17–19 апреля 2018 года. Саров: Саровский физико-технический институт НИЯУ МИФИ. 126-127.
Куценко С.М. 2024. Чат-бот как средство продвижения образовательных услуг. Экономика и предпринимательство. 4(165): 897–899.
Мамонтов В.А., Цыбиков Ц. Б. 2024. Сравнительный анализ методов распознавания символов на изображении. Наука и технологии: модернизация, инновации, прогресс: сборник научных трудов по материалам XXIII Международной научно-практической конференции, Анапа, 27 марта 2024 года. Анапа: Общество с ограниченной ответственностью «Научно-исследовательский центр экономических и социальных процессов» в Южном Федеральном округе. 54–57.
Мартин Р. 2022. Чистая архитектура. Искусство разработки программного обеспечения. Санкт-Петербург: Питер, 352 с.
Плас Дж. 2021. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. СПб: Питер, 576 с.
Рамальо Л. 2022. Python – к вершинам мастерства. Лаконичное и эффективное программирование. 2-е изд. М.: МК Пресс. 898 с.
Ритвинский Е.В., Белодед Н.И. 2024. Роль и применение фреймворка aiogram в разработке ботов для telegram: особенности, преимущества и перспективы цифровой трансформации. Управление информационными ресурсами: Материалы XX Международной научно-практической конференции, Минск, 29 марта 2024 года. Минск: Академия управления при Президенте Республики Беларусь. 232–233.
Салтанаева Е.А., Куценко С.М. 2023. Построение систем распознавания образов на основе искусственного интеллекта. Научно-технический вестник Поволжья. 12: 376–378.
Силкина О.Ю., Зарипова Р.С. 2022. Современные информационные технологии в системе здравоохранения. Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 1(27): 89–91.
Хайруллин А.М., Зарипова Р.С. 2020. Использование чат-ботов и онлайн-консультаций как будущее медицины. Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 3(21): 74–76.
Шорина Т.В., Хамитов Р.М. 2023. Распознавание визуальных образов средствами языка программирования Python. Научно-технический вестник Поволжья. 12: 639–641.
Юсупова Д.Р., Салтанаева Е. А. 2023. Использование чат-ботов для автоматизации предоставления справочной информации абитуриентам. Информационные технологии в образовании. 6: 352–355.
Beautiful Soup: We called him Tortoise because he taught us [Электронный ресурс]. URL: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ (Дата обращения: 24.04.2024).
Package Design Affects Accuracy Recognition for Medications – PubMed [Электронный ресурс]. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27591209/ (Дата обращения: 10.04.2024).
Park Y., Shin Y. 2023. Gradual OCR: An Effective OCR Approach Based on Gradual Detection of Texts. Mathematics.11(22): 4585 p.
Pydantic [Электронный ресурс]. URL: https://pydantic.dev/ (Дата обращения: 14.05.2024).
Requests: HTTP for Humans™ – Requests 2.32.3 documentation [Электронный ресурс]. URL: https://requests.readthedocs.io/en/latest/ (Дата обращения: 24.04.2024).
Users' preferences and perceptions of the comprehensibility and readability of medication labels – PubMed [Электронный ресурс]. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30794574/ (Дата обращения: 10.04.2024).
Abstract views: 6
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Economics. Information Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
