Soha nem volt ekkora az egészségügyi rendszerekre nehezedő nyomás a hatalmas mennyiségű betegadat hatékony feldolgozására. A klinikai vizsgálatok, a betegkezelés és a diagnosztika terén a valós idejű betekintés iránti növekvő igény növeli a fejlett adatmegoldások iránti keresletet. Az IDC 2023-as jelentése szerint a globális egészségügyi adatelemzési piac az előrejelzések szerint 2027-re eléri a 45 milliárd dollárt. Az adatmennyiség azonban tovább növekszik, a hagyományos rendszerek nehezen tudnak lépést tartani, ami késésekhez vezet a gyógyszerfejlesztésben és a klinikai vizsgálatokban.  Napjaink egyik legkritikusabb kihívása a nagy adatkészletek kezelése a sebesség és a pontosság veszélyeztetése nélkül. A gyógyszergyártók számára az időszerű adatelemzés jelentheti a különbséget a sikeres próba és a költséges késések között. Ez az a pont, ahol az innovatív adatfeldolgozási megoldások elengedhetetlenek a gyógyszerfejlesztés felgyorsításához és a betegek kimenetelének javításához.   Felismerve ezeket a kihívásokat, Kirill Szergejev, egy tapasztalt háttérfejlesztő és gépi tanulási mérnök olyan élvonalbeli rendszereket fejleszt, amelyek egyszerűsítik az orvosi adatok feldolgozását. A nagy teljesítményű technológiák kihasználásával Sergeev optimalizálta az adatfolyamokat, hogy lehetővé tegye a vállalatok számára, hogy naponta akár 100 terabájt adatot is kezelhessenek figyelemre méltó hatékonysággal.   "A nagy adatkészletek hatékony kezelésének kulcsa az, hogy olyan rendszereket hozzunk létre, amelyek nemcsak gyorsak, hanem elég rugalmasak is ahhoz, hogy bonyolult, dinamikus adatfolyamokat kezeljenek. Az orvosi területen, ahol az adatokat gyorsan és biztonságosan kell feldolgozni, nem engedhetjük meg magunknak a hatékonyság hiányát."  -Kirill Szergejev  A klinikai adatkezelés egyik jelentős kihívása az új gépi tanulási modellek bevezetésének hosszadalmas folyamata. Korábban a klinikai vizsgálatokhoz szükséges algoritmusok telepítése két-három napig tartott, ami lelassította az új adatokra való reagálást. Az adatfolyamok újratervezésével és a robusztus CI/CD folyamatok integrálásával Sergeev ezt az időt sikeresen 1-2 órára csökkentette.  Ez az egyszerűsített folyamat lehetővé teszi a gyógyszergyárak számára, hogy gyorsabban teszteljék és integrálják az új eredményeket, ami végső soron felgyorsítja a gyógyszerfejlesztés ütemtervét.  "Minden rendszerben, amely nagy mennyiségű adatot kezel, kulcsfontosságú a hatékonyság. Nem csak az adatok gyorsabb kezeléséről van szó, hanem arról, hogy az eredmények pontosak, használhatók és szükség esetén azonnal elérhetőek legyenek" - teszi hozzá Szergejev.  A gyorsaság és a pontosság elengedhetetlen azokban az ágazatokban, ahol a valós idejű betekintés jelentősen befolyásolhatja a betegek kimenetelét. Szergejevnek az adatrendszerek optimalizálása terén végzett munkája 1,5 percről mindössze 500 ezredmásodpercre csökkentette a válaszidőket nagy mennyiségű orvosi adat feldolgozásához. Ez a teljesítményszint döntő fontosságú ahhoz, hogy az egészségügyi szolgáltatók a naprakész információk alapján időben döntéseket tudjanak hozni.  Leginkább kétféle megközelítés adaptálásával: kötegelt és lambda alapú, Sergeev olyan hibrid architektúrát fejlesztett ki, amely biztonságos, méretezhető és hatékony adatfeldolgozást biztosít. Ez a megközelítés gyors adatvisszakeresést és valós idejű elemzést tesz lehetővé, ami létfontosságú a klinikai vizsgálatok és a betegrekordok kezeléséhez.  Míg az egészségügyi szektor jelentős mértékben profitál ezekből a fejlesztésekből, Szergejev módszerei más iparágakat is átalakítanak, mint például a fintech és az e-kereskedelem. Hasonló technikák alkalmazásával ezekben az ágazatokban a vállalatok jelentős hatékonyságnövekedést értek el.  Egy fintech projektben például a Sergeev mikroszolgáltatási architektúrája 35%-kal csökkentette a tranzakciók feldolgozási idejét, miközben növelte a rendszer biztonságát. Az e-kereskedelem területén módszerei 40%-kal növelték a működési hatékonyságot a valós idejű készletkezelési rendszerek optimalizálásával.  "A megközelítés univerzális" - jegyzi meg Szergejev. "Legyen szó egészségügyről, pénzügyről vagy kiskereskedelemről, a kulcs az, hogy olyan rendszereket építsünk, amelyek méretezhetőek és ellenállóak a modern adatterhelések növekvő igényeinek kezelésére."  Az egészségügy jövője a valós idejű adatok felhasználásában rejlik a gyorsabb és pontosabb döntéshozatal érdekében. Mivel az ágazat továbbra is alkalmazza az adatvezérelt gyakorlatokat, a Szergejev által kifejlesztett innovációk kulcsfontosságúak lesznek a betegellátás javítása és a gyógyszerfejlesztés felgyorsítása szempontjából.  "Úgy gondolom, hogy az egészségügyben az adatfeldolgozás jövője a valós idejű betekintésben rejlik, amely gyorsabb döntéseket hozhat. Csak a felszínt kapargatjuk, de a betegellátás és a gyógyszerfejlesztés forradalmasításának lehetősége óriási" - zárja Szergejev.  A modern egészségügyi adatkezelés sürgető igényeinek kielégítésével Kirill Szergejev munkája utat nyit egy hatékonyabb, adatvezérelt megközelítés felé, amely nemcsak az orvosi ipar számára előnyös, hanem új mércét állít fel az adatfeldolgozásra más nagy terhelésű ágazatokban is.

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

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

Kirill Szergejev fejlesztő beszél az egészségügyi rendszer megerősítéséről a legújabb mesterségesintelligencia-megoldásokkal

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

The Little Shop at Fishbourne

A SECOND ENIGMA

HackerNoon Raises $250k at $50M Valuation From Forward Research

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

The Little Shop at Fishbourne

A SECOND ENIGMA

HackerNoon Raises $250k at $50M Valuation From Forward Research

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps