1. 研究目的与意义
(1) 背景 随着社会的进步，医学科学的发展，人类疾病谱发生了很大变化，过去占主导地位的传染性疾病、地方病得到了有效控制，而高血压、冠心病、糖尿病、肿瘤等慢性非传染病在全球范围内逐年递增，慢性病上升除疾病谱变化外，还有人口老龄化、工业化、和城市化造成的环境恶化，不良的生活、行为方式、高节奏和竞争造成的心理负荷的增加等慢性病危险因素水平持续上升。
慢性病的流行已成为当前主要的公共卫生问题。
由国际自我保健基金会组织编著的蓝皮书指出，中国卫生服务调查显示，中国居民慢性病患病率由2003年的123.3%上升到2013年的245.2%，十年增长了一倍。
2. 研究内容和预期目标
(1) 研究内容 本课题针对慢性病人逐年增加且多数患者不能及时高效用药的问题，开展慢性患者用药记录以及用药提醒的研究。
目的在于通过科学的生物节律和药理学理论，为患者提供及时有效的医疗呵护，同时收集患者的用药信息，为患者长期诊疗提供详实的数据支持，为医生分析其用药管理效果提供依据，方便医生和患者对某些症状、并发症、危险因素等进行早期预警、中期控制和后期治疗。
(2) 预期目标 1) 手机端程序与用药管理后台系统通信，获取病人的用药方案，在预定时间提醒患者服药； 2) 收集药盒（药瓶）照片，使用深度学习模型和框架进行训练； 3) 病人使用手机拍摄药盒（药瓶）照片，照片自动上传到服务器，使用人工智能识别药品种类； 4) 将用药种类和用药时间同步到药管理后台系统。
3. 研究的方法与步骤
(1) 手机端程序选择微信公众号来实现：申请一个微信公众号，在开发者模式下编写一个H5小程序实现拍照功能； (2) 在服务器端完成Caffe框架的搭建部署，编写项目代码，实现需求功能； (3) 收集慢性药药盒、药瓶图片，使用深度学习模型和框架进行训练； (4) 实现移动端与服务器的交互，模拟患者用药过程，病人使用手机拍摄药盒（药瓶）照片，照片自动上传到服务器，使用人工智能识别药品种类； (5) 测试系统功能，完善系统功能。 项目整体开发要求学生了解图像处理、人工智能、卷积神经网络和深度学习的基本概念，理解HTTP协议，熟悉HTML 5等前端技术，具备开发移动应用程序的能力。
4. 参考文献
[1] 陆阳,陈碧环,陈燕,等.利用互联网对社区慢性病患者的用药管理效果[J].中国药物经济学,2017,12(3):159-161. [2] 赵慧楠,戴付敏, 张希, 等. 社区居家和养老机构老年人用药安全影响因素及对策 [J]. 中国实用护理杂志,2014,30( 01 ): 4-6. [3] 王哲红,林红, 等. 医院门诊慢性病老年人用药依从性调查分析[J].中国医学导刊,2012,(07):1279-1281. [4] 李朝峰,宋海燕, 等. 某市315名社区老年慢性病患者用药知识及影响因素调查分析[J].社区医学杂志,2010,(07):23-24 [5] 赵慧楠. 社区居家慢性病老年人用药安全干预效果研究[D]. 河南: 河南大学, 2015. [6] 赵欢. 社区老年慢性病患者合理用药审查系统的构建与评价[D]. 天津: 天津大学, 2012. [7] 周志华著. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [8] 吴岸城著. 神经网络与深度学习[M]. 北京: 电子工业出版社, 2016. [9] 乐毅著. 深度学习 - Caffe之经典模型详解与实战[M].北京: 电子工业出版社, 2016. [10] 赵永科著. 深度学习 - 21天实战Caffe[M]. 北京: 电子工业出版社, 2016. [11] 叶韵著. 深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现[M]. 北京: 机械工业出版社, 2017. [12] 阿布,胥嘉幸著. 机器学习之路 - Caffe、Keras、scikit-learn实战[M]. 北京: 电子工业出版社, 2016. [13] [DSC 2016] 系列活動：李宏毅 / 一天搞懂深度學習. [EB/OL] https://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bcv=b=from_search=3/[14] Caffe Deep Learning Framework[EB/OL]. http://caffe.berkeleyvision.org/
5. 计划与进度安排
(1) 2022.1.10 ---- 2022.3.10 查阅资料，撰写开题报告，翻译英文资料 (2) 2022.3.11 ---- 2022.3.18 需求分析，熟悉开发工具 (3) 2022.3.19 ---- 2022.3.31 概要设计 (4) 2022.4.1 ---- 2022.4.9 详细设计 (5) 2022.4.10 ---- 2022.5.9 编写代码 (6) 2022.5.10 ---- 2022.5.17 程序调试和测试 (7) 2022.5.18 ---- 2022.5.31 整理资料，撰写毕业设计说明书 (8) 2022.6.1 ---- 2022.6.10 答辩准备及答辩
