PocketDoc – App für die Selbstdiagnose

Bourquin, Nathan and Frischknecht, Oliver (2014) PocketDoc – App für die Selbstdiagnose. Student Research Project thesis, HSR Hochschule für Technik Rapperswil.

[thumbnail of PocketDoc__eprint2_.pdf]
Preview
Text
PocketDoc__eprint2_.pdf - Supplemental Material

Download (3MB) | Preview

Abstract

Um die Routinearbeit von Ärzten zu automatisieren wurde ein Algorithmus entwickelt, womit sich Menschen jederzeit überall einen medizinischen Rat einholen können, ohne dafür beim Arzt vorbeizugehen. Anhand von Ja-/Nein Symptomabfragen können zurzeit rund 50 Bagatellerkrankungen zuverlässig erkannt werden. PocketDoc ermittelt auf Grund der Antworten, welche Bagatellkrankheiten in Frage kommen und empfiehlt dann entsprechende Therapien / Vorgehensschritte. Diese Automatisierung eröffnet ein markantes gesellschaftliches und ökonomisches Potential. Ziel dieser Arbeit war es auf Grund eines bestehenden Prototypen und einem Excel File, worin die ganze Logik der Diagnostizierung vorhanden war, ein Backend mit Anschluss an eine Datenbank und dazu ein Verwaltungstool zu entwickeln. Das Resultat der Arbeit besteht aus drei Komponenten. Es wurde eine Postgres Datenbank aufgesetzt, welche die Struktur des Excel Files wiederspiegelt. Zudem wurde ein Backend realisiert, welches den" Morbi cognitio\-Algorithmus beinhaltet. Der Algorithmus stellt den Kern der Selbstdiagnostizierung dar und basiert auf einer robusten Datenbasis, welche der Kunde auf Grund seiner Erfahrung im Verwaltungstool erfasst. Das Backend bietet eine auf REST basierende Schnittstelle für das Verwaltungstool und wurde mit Java Servlets umgesetzt. Als weiteres Resultat entstand zusammen mit HTML und AngularJS ein dynamisches, webbasiertes Verwaltungstool. PocketDoc bietet einen erweiterbaren Grundbaustein für den Kunden und unterstützt ihn bei der Weiterentwicklung einer App und dem Verwalten der Daten, durch eine übersichtliche Darstellung.

Item Type: Thesis (Student Research Project)
Subjects: Topics > Software > Optimization
Area of Application > Web based
Area of Application > Mobile > Mobile App
Area of Application > Healthcare, Medical Sector
Technologies > Programming Languages > Java
Technologies > Databases > PostgreSQL
Technologies > Protocols > REST
Technologies > Web > HTML
Divisions: Bachelor of Science FHO in Informatik > Student Research Project
Depositing User: OST Deposit User
Contributors:
Contribution
Name
Email
Thesis advisor
Glatz, Eduard
UNSPECIFIED
Date Deposited: 26 Mar 2015 12:47
Last Modified: 26 Mar 2015 12:47
URI: https://eprints.ost.ch/id/eprint/411

Actions (login required)

View Item
View Item