Приложение 4

1. Приложение 4. Разработка СППР для выбора метода лечения ожирения

Общая методология
Проект будет реализован с использованием Agile методологии, что позволит гибко адаптироваться к требованиям пользователей.
Методология включает применение итеративного процесса, который позволяет непрерывно улучшать продукт на основе
полученной обратной связи. Помимо этого, будут использованы методы машинного обучение для анализа данных и создания
персонализированных рекомендаций, обеспечивая более глубокое понимание потребностей пользователей.
Ожидаемые результаты
В результате работы будет создано интерактивное приложение, позволяющее пользователям отслеживать вес и здоровье,
получать прогнозы и персонализированные рекомендации по терапии, основанные на данных и алгоритмах машинного обучения.
План по годам
Год 1: Исследование и планирование
Анализ рынка и потребностей пользователей:
Методология: Использование различных методов, таких как опросы, интервью и фокус-группы, для сбора данных о потребностях
пользователей. Провести анализ существующих приложений, использующих машинное обучение в области контроля веса и
здоровья. Опросы и фокус-группы среди целевой аудитории (пациенты, диетологи, врачебные специалисты) для выявления их
потребностей и проблем.
Определение функциональности приложения:
Методология: Создание ментальных моделей и карт пути пользователя поможет структурировать информацию, выявить
ключевые функции и убедиться, что они соответствуют ожиданиям пользователей.
Составить список ключевых функций, которые будет выполнять приложение, включая систему рекомендаций, прогнозирование
веса, мониторинг активности и питания.
Разработка концепции и архитектуры приложения:
Методология: Проектирование высокоуровневой архитектуры и использование UML для визуализации процессов. Это обеспечит
понимание системы всеми участниками проекта. Создать высокоуровневую архитектуру системы, включая клиентскую и
серверную части, а также базы данных. Определить технологии, которые будут использоваться для разработки (например, Python
для серверной части и TensorFlow для машинного обучения).
Планирование структуры базы данных:
Методология: Начальным этапом будет анализ требований к данным, чтобы определить, какую информацию необходимо
сохранять для эффективной работы приложения. Это включает определение сущностей и их атрибутов . Необходимо создать
диаграммы сущностей и связей (ER-диаграммы) для визуализации иерархии и связей между данными.
Сбор команды:
Методология: Формирование междисциплинарной команды, включающей разработчиков, экспертов по машинному обучению,
врачей для достижения более качественного результата. Собрать команду специалистов по разработке программного
обеспечения, пользовательского интерфейса и экспертам по машинному обучению.
Создание минимально жизнеспособного продукта (MVP):
Методология: Использование подхода Lean Startup для быстрого создания MVP, который можно проверить на целевой аудитории. Это
позволяет минимизировать риски и быстро получать обратную связь.
Начать разработку MVP, который будет включать основные функции приложения и начальные модели машинного обучения (например,
регрессионные модели для прогнозирования веса на основе пользовательских данных).

2. Приложение 4. Разработка СППР для выбора метода лечения ожирения

Год 2: Разработка и тестирование
Оптимизация моделей машинного обучения:
Методология: Применение методов кросс-валидации и настройки гиперпараметров для повышения точности моделей. Анализ
собранных данных поможет выявить наиболее значимые факторы.
Пилотное тестирование приложения:
Методология: Организация тестирования с фокусом на пользовательский опыт (UX), чтобы убедиться, что приложение интуитивно
понятное и работает согласно ожиданиям пользователей.
Анализ обратной связи и доработка:
Методология: Применение методов анализа данных для поиска корреляций и причин проблем. Использование итеративного
подхода для внедрения улучшений на основе отзывов.
- Подготовка к запуску:
Методология: Разработка медиаплана и маркетинговой стратегии, включая определение целевых групп, что позволит эффективно
продвигать продукт.
Год 3: Запуск
Сбор и анализ пользовательских данных:
Методология: Внедрение аналитических инструментов, таких как Яндекс Метрика или собственные метрики, для мониторинга
эффективности и выявления аномалий.
Оптимизация и улучшение приложения:
Методология: Применение непрерывного цикла улучшения, основанного на методах A/B-тестирования и итеративного развития.
Начало разработки новой версии приложения (2.0):
Методология: Использование Agile для организации работы над новой версией, применение спринтов для тестирования и
внедрения новых функций.
Год 4: Расширение и вторичная разработка
Анализ успеха приложения:
Методология: Использование метрик успеха (KPI) для оценки работы приложения и его воздействия на пользователей. Сравнение
фактических результатов с целевыми показателями.
Разработка и тестирование обновленной версии приложения (2.0):
Методология: Использование Agile-итераций для внедрения новых функций, а также постоянное взаимодействие с
пользователями для получения обратной связи.
Итоговая оценка проекта и планирование на будущее: