Применение технологии оптического распознавания образов для поиска и анализа информации о лекарственных средствах
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-4-907-918Ключевые слова:
методы распознавания образов, мобильное приложение, чат-бот, функции и характеристики системы распознаванияАннотация
Актуальность данной работы основана на необходимости предоставления пользователям простого, но эффективного инструмента для получения достоверной информации о медикаментах. Сложность выбора и правильного применения лекарственных средств влияет на эффективность лечения и общее здоровье пациентов. Разработка системы распознавания лекарственных средств для многофункционального чат-бота представляет собой перспективное решение, которое не только сократит временные затраты на поиск необходимой информации, но и повысит уровень медицинской грамотности среди пользователей. Это имеет важное значение, поскольку обеспечение населения достоверной информацией о лекарствах способствует повышению эффективности лечения, снижению риска нежелательных побочных эффектов и улучшению общественного здоровья. Авторами разработана система распознавания текста на изображениях, которая будет использоваться для извлечения информации с фотографий упаковок лекарств. Была разработана концепция системы, описаны функции и характеристики образа продукта. Приводятся основные модули-компоненты приложения, требования надежности и качества, перечислены риски и меры их снижения. Таким образом, разработанное приложение позволит пользователям быстро и удобно получать данные о лекарственных препаратах, что повысит безопасность и эффективность их применения.
Скачивания
Библиографические ссылки
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).
Просмотров аннотации: 6
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
