Разработка гибридной облачно-мобильной платформы телемедицинских консультаций с использованием машинного обучения для приоритизации пациентов

Багандов М.З., Ирзаев Г.Х.

Ключевые слова: телемедицина, машинное обучение, приоритизация пациентов, облачные вычисления, мобильная платформа, кибербезопасность, веб-RTC, Scrum, XGBoost.

Аннотация. Предложено решение проблемы неэффективного управления потоками пациентов в существующих телемедицинских системах. Разработана архитектура гибридной облачно-мобильной платформы, интегрирующей алгоритм машинного обучения для интеллектуальной приоритизации консультаций. Описаны вопросы обеспечения кибербезопасности и ключевые компоненты системы: бэкенд на Python/FastAPI, кроссплатформенное мобильное приложение на Flutter, облачная инфраструктура и модель бинарной классификации. Решения позволяют сократить время ожидания пациентов из групп риска и оптимизировать нагрузку врачей.

Developing a hybrid cloud-mobile platform for telemedicine consultations using machine learning for patient prioritization

Bagandov M.Z., Irzaev G.Kh.

Keywords: telemedicine, machine learning, patient prioritization, cloud computing, mobile platform, cybersecurity, web-RTC, Scrum, XGBoost.

Abstract. A solution to the problem of inefficient patient flow management in existing telemedicine systems is proposed. The architecture of a hybrid cloud-mobile platform integrating a machine learning algorithm for intelligent consultation prioritization is developed. Cybersecurity issues and key system components are described: a Python/FastAPI backend, a cross-platform mobile app powered by Flutter, cloud infrastructure, and a binary classification model. These solutions reduce wait times for at-risk patients and optimize physician workloads.