Pritisak na zdravstvene sustave da učinkovito obrađuju ogromne količine podataka o pacijentima nikad nije bio veći. Rastuća potreba za uvidima u stvarnom vremenu u klinička ispitivanja, upravljanje pacijentima i dijagnostiku potiče potražnju za naprednim podatkovnim rješenjima. Prema izvješću IDC-a iz 2023., predviđa se da će globalno tržište analitike zdravstvenih podataka dosegnuti 45 milijardi dolara do 2027. Međutim, kako količine podataka nastavljaju rasti, tradicionalni sustavi teško održavaju korak, što dovodi do kašnjenja u razvoju lijekova i kliničkih ispitivanja.  Jedan od najkritičnijih izazova danas je kako rukovati velikim skupovima podataka bez ugrožavanja brzine ili točnosti. Za farmaceutske tvrtke pravovremena analiza podataka može značiti razliku između uspješnog ispitivanja i skupih odgoda. Ovdje inovativna rješenja u obradi podataka postaju ključna za ubrzavanje razvoja lijekova i poboljšanje ishoda za pacijente.   Prepoznajući te izazove, Kirill Sergeev, iskusni backend programer i inženjer strojnog učenja, razvija vrhunske sustave koji pojednostavljuju obradu medicinskih podataka. Koristeći tehnologije visokih performansi, Sergeev je optimizirao podatkovne kanale kako bi tvrtkama omogućio rukovanje s do 100 terabajta podataka dnevno uz izvanrednu učinkovitost.   "Ključ za učinkovito upravljanje velikim skupovima podataka leži u stvaranju sustava koji nisu samo brzi, već i dovoljno fleksibilni da se nose sa složenim, dinamičnim protokom podataka. U medicinskom području, gdje se podaci moraju obrađivati brzo i sigurno, ne možemo si priuštiti neučinkovitosti,"  - Kiril Sergejev  Jedan od značajnih izazova u upravljanju kliničkim podacima je dugotrajan proces implementacije novih modela strojnog učenja. Prethodno je uvođenje algoritama za klinička ispitivanja moglo potrajati od dva do tri dana, usporavajući sposobnost reagiranja na nove podatke. Redizajniranjem podatkovnih cjevovoda i integracijom robusnih CI/CD procesa, Sergeev je uspješno smanjio to vrijeme na samo 1-2 sata.  Ovaj pojednostavljeni proces omogućuje farmaceutskim tvrtkama da brže testiraju i integriraju nova otkrića, što u konačnici ubrzava vremenski rok razvoja lijekova.  "U svakom sustavu koji radi s velikom količinom podataka, učinkovitost je ključna. Ne radi se samo o bržem rukovanju podacima; radi se o tome da rezultati budu točni, djelotvorni i dostupni odmah kada je potrebno", dodaje Sergeev.  Brzina i točnost ključni su u sektorima u kojima uvidi u stvarnom vremenu mogu značajno utjecati na rezultate pacijenata. Sergeevljev rad na optimizaciji podatkovnih sustava skratio je vrijeme odziva za obradu velikih količina medicinskih podataka s 1,5 minuta na samo 500 milisekundi. Ova razina izvedbe ključna je za omogućavanje pružateljima zdravstvenih usluga da donose pravovremene odluke na temelju ažuriranih informacija.  Uglavnom prilagođavajući dvije vrste pristupa: batch-based i lambda-based, Sergeev je razvio hibridnu arhitekturu koja osigurava sigurnu, skalabilnu i učinkovitu obradu podataka. Ovaj pristup omogućuje brzo pronalaženje podataka i analizu u stvarnom vremenu, što je ključno za upravljanje kliničkim ispitivanjima i kartonima pacijenata.  Dok zdravstveni sektor ima značajne koristi od ovih napretka, Sergeevljeve metodologije također transformiraju druge industrije, kao što su fintech i e-trgovina. Primjenom sličnih tehnika, tvrtke u tim sektorima postigle su znatne dobitke u učinkovitosti.  U fintech projektu, na primjer, Sergeevljeva arhitektura mikroservisa smanjila je vrijeme obrade transakcija za 35%, dok je također poboljšala sigurnost sustava. U domeni e-trgovine, njegove su metode dovele do 40% povećanja operativne učinkovitosti optimiziranjem sustava za upravljanje zalihama u stvarnom vremenu.  "Pristup je univerzalan", primjećuje Sergeev. "Bilo da se radi o zdravstvu, financijama ili maloprodaji, ključ je izgraditi sustave koji su skalabilni i otporni da se nose sa sve većim zahtjevima modernih podatkovnih opterećenja."  Budućnost zdravstvene skrbi leži u korištenju podataka u stvarnom vremenu za brže i preciznije donošenje odluka. Kako sektor nastavlja prihvaćati prakse temeljene na podacima, inovacije poput onih koje je razvio Sergeev bit će ključne za poboljšanje skrbi za pacijente i ubrzanje razvoja lijekova.  "Mislim da budućnost obrade podataka u zdravstvu leži u uvidima u stvarnom vremenu koji mogu pomoći u donošenju bržih odluka. Tek smo zagrebali po površini, ali potencijal za revoluciju u skrbi za pacijente i razvoju lijekova je golem", zaključuje Sergeev.  Rješavanjem hitnih potreba modernog upravljanja podacima u zdravstvu, rad Kirilla Sergeeva utire put učinkovitijem pristupu vođenom podacima koji ne samo da koristi medicinskoj industriji, već također postavlja nove standarde za obradu podataka u drugim visokoopterećenim sektorima.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Predugo; Čitati

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Programer Kirill Sergeev govori o osnaživanju zdravstvenog sustava s najnovijim AI-rješenjima

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps