Розробка web-додатку виявлення критичних помилок при прийнятті ліків на основі Python ETL, Neo4j та JS

Abstract

У дипломній роботі виконано проєктування, алгоритмізацію, програмну реалізацію та інфраструктурне розгортання спеціалізованої інформаційної системи інтелектуального аналізу сумісності лікарських засобів «PharmaGraph». Проєкт спрямований на автоматизацію контролю клінічних ризиків поліпрагмазії, виявлення колізій прихованого передозування та візуалізацію топології медичних мереж. Було проведено системний аналіз предметної області, досліджено світові цифрові аналоги у сфері охорони здоров'я та сформовано концептуальний асинхронний стек технологій розробки. На етапі проєктування розроблено логічні та фізичні моделі бази за концепцією Polyglot Persistence, детально задокументовано реляційні таблиці та специфіковано ієрархічну мета-структуру графа знань. Практична частина охоплює розгортання веб-застосунку в Docker за допомогою фреймворку FastAPI, створення трирівневого Cypher-алгоритму ідентифікації конфліктів речовин та інтеграцію контуру штучного інтелекту Google Gemini для трансформації медичної термінології. Результати проєкту повністю відповідіють технічним вимогам, експериментально доводять безпомилковість динамічного рендерингу мереж і підтверджують ефективність обраної гібридної моделі баз даних для забезпечення персональної медичної безпеки.