Емделуші деректерінің үлкен көлемін тиімді өңдеу үшін денсаулық сақтау жүйелеріне қысым бұрын-соңды болмаған. Клиникалық сынақтарда, пациенттерді басқаруда және диагностикада нақты уақыттағы түсініктерге деген өсу қажеттілігі озық деректер шешімдеріне сұранысты арттырады. IDC-тің 2023 жылғы есебіне сәйкес, денсаулық сақтау саласындағы деректер аналитикасының жаһандық нарығы 2027 жылға қарай 45 миллиард долларға жетеді деп болжануда. Дегенмен, деректер көлемі артып келе жатқандықтан, дәстүрлі жүйелер оны ұстап тұру үшін күресуде, бұл дәрі-дәрмектің дамуы мен клиникалық сынақтардың кешігуіне әкеліп соқтырады.  Бүгінгі күннің ең маңызды мәселелерінің бірі - жылдамдық пен дәлдікке зиян келтірместен үлкен деректер жиынын қалай өңдеу керек. Фармацевтикалық компаниялар үшін деректерді уақтылы талдау сәтті сынақ пен қымбат кешіктіру арасындағы айырмашылықты білдіруі мүмкін. Дәл осы жерде деректерді өңдеудегі инновациялық шешімдер дәрі-дәрмектің дамуын жеделдету және пациенттердің нәтижелерін жақсарту үшін маңызды болады.   Осы қиындықтарды мойындай отырып, тәжірибелі бэкендтік әзірлеуші және машиналық оқыту инженері Кирилл Сергеев медициналық деректерді өңдеуді жеңілдететін озық жүйелерді әзірлеуде. Сергеев жоғары өнімді технологияларды қолдана отырып, компанияларға күнделікті 100 терабайтқа дейінгі деректерді керемет тиімділікпен өңдеуге мүмкіндік беретін деректер құбырларын оңтайландырды.   "Үлкен деректер жиынын тиімді басқарудың кілті жылдам ғана емес, сонымен қатар күрделі, динамикалық деректер ағындарын өңдеуге жеткілікті икемді жүйелерді құруда жатыр. Деректерді жылдам және қауіпсіз өңдеу қажет медициналық салада біз тиімсіздікке жол бере алмаймыз,"  - Кирилл Сергеев  Клиникалық деректерді басқарудағы маңызды қиындықтардың бірі - машиналық оқытудың жаңа үлгілерін қолданудың ұзақ процесі. Бұрын клиникалық сынақтарға арналған алгоритмдерді қолдану жаңа деректерге жауап беру мүмкіндігін бәсеңдететін екі күннен үш күнге дейін уақыт алуы мүмкін. Деректер құбырларын қайта жобалау және сенімді CI/CD процестерін біріктіру арқылы Сергеев бұл уақытты 1-2 сағатқа дейін қысқартты.  Бұл жеңілдетілген процесс фармацевтикалық компанияларға жаңа нәтижелерді тезірек сынауға және біріктіруге мүмкіндік береді, сайып келгенде, дәрі-дәрмектің әзірлену кестесін жылдамдатады.  "Деректердің үлкен көлемімен айналысатын кез келген жүйеде тиімділік маңызды. Бұл деректерді жылдам өңдеу ғана емес, нәтижелердің дәл, әрекетке қабілетті және қажет болған кезде дереу қолжетімді болуын қамтамасыз ету", - деп толықтырды Сергеев.  Жылдамдық пен дәлдік нақты уақыттағы түсініктер емделуші нәтижелеріне айтарлықтай әсер ететін секторларда өте маңызды. Сергеевтің деректер жүйелерін оңтайландырудағы жұмысы үлкен көлемдегі медициналық деректерді өңдеуге жауап беру уақытын 1,5 минуттан 500 миллисекундқа дейін қысқартты. Бұл өнімділік деңгейі медициналық қызмет көрсетушілерге жаңартылған ақпарат негізінде уақтылы шешім қабылдауға мүмкіндік беру үшін өте маңызды.  Тәсілдің екі түрін негізінен бейімдеу арқылы: пакеттік және ламбда негізінде, Сергеев деректерді қауіпсіз, масштабталатын және тиімді өңдеуді қамтамасыз ететін гибридті архитектураны әзірледі. Бұл тәсіл клиникалық сынақтар мен емделуші жазбаларын басқару үшін өте маңызды деректерді жылдам іздеуге және нақты уақытта талдауға мүмкіндік береді.  Денсаулық сақтау секторы бұл жетістіктерден айтарлықтай пайда көрсе де, Сергеевтің әдістемелері финтех және электронды коммерция сияқты басқа салаларды да өзгертеді. Осы салалардағы компаниялар ұқсас әдістерді қолдану арқылы тиімділікте айтарлықтай табыстарға қол жеткізді.  Мысалы, fintech жобасында Сергеевтің микросервис архитектурасы транзакцияларды өңдеу уақытын 35%-ға қысқартты, сонымен бірге жүйе қауіпсіздігін арттырады. Электрондық коммерция доменінде оның әдістері нақты уақыттағы қорларды басқару жүйелерін оңтайландыру арқылы операциялық тиімділікті 40% арттыруға әкелді.  «Тәсіл әмбебап», - деп атап өтті Сергеев. «Денсаулық сақтау, қаржы немесе бөлшек сауда болсын, кілті қазіргі заманғы деректер жүктемелерінің өсіп келе жатқан талаптарын орындау үшін ауқымды және икемді жүйелерді құру болып табылады».  Денсаулық сақтаудың болашағы тезірек және дәлірек шешім қабылдау үшін нақты уақыттағы деректерді пайдалануда жатыр. Сектор деректерге негізделген тәжірибелерді қабылдауды жалғастыруда, Сергеев әзірлеген инновациялар пациенттерге күтім көрсетуді жақсарту және дәрі-дәрмектің дамуын жеделдету үшін өте маңызды болады.  "Менің ойымша, денсаулық сақтау саласындағы деректерді өңдеудің болашағы тезірек шешімдер қабылдауға мүмкіндік беретін нақты уақыттағы түсініктерде жатыр. Біз тек бетін тырнап жатырмыз, бірақ пациенттерге күтім жасау мен дәрі-дәрмек әзірлеуде төңкеріс жасау мүмкіндігі өте зор", - деп қорытындылады Сергеев.  Заманауи денсаулық сақтау деректерін басқарудың өзекті қажеттіліктерін шеше отырып, Кирилл Сергеевтің жұмысы медицина саласына пайда әкеліп қана қоймай, сонымен қатар жүктемесі жоғары басқа салаларда деректерді өңдеудің жаңа стандарттарын белгілейтін тиімдірек, деректерге негізделген тәсілге жол ашады.

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

Бұл аудио оқиғаның түпнұсқа тілінде жасалған!

Тым ұзақ; Оқу

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Әзірлеуші Кирилл Сергеев денсаулық сақтау жүйесін соңғы AI шешімдерімен кеңейту туралы сөйлейді

About Author

Пікірлер

ТЕГТЕРДІ АЛУ

БҰЛ МАҚАЛА БАСҚАРҒАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps