Pression oyo ezali na ba systèmes ya soins de santé mpo na ko traité ba données ebele ya ba malades na ndenge ya malamu ezalaki naino monene koleka. Bosenga oyo ezali se kokola ya bososoli ya tango ya solo na ba études cliniques, gestion ya ba malades, mpe diagnostics ezali ko diriger demande ya ba solutions ya ba données avancées. Engebene lapólo moko ya 2023 ya IDC, ekanisami ete zando ya mokili mobimba ya botangi ya ba données ya soins de santé ekokoma na 45 milliards ya ba dollars na 2027. Kasi, lokola ba volumes ya ba données ezali kokoba kokola, ba systèmes ya bonkoko ezali kobunda mpo na kolanda, yango ezali komema na retard na développement ya ba kisi mpe ba études cliniques.  Moko ya mikakatano ya ntina mingi lelo oyo ezali ndenge ya kosimba ba ensembles ya ba données ya minene kozanga kobebisa mbangu to bosikisiki. Mpo na bakompanyi oyo esalaka bankisi, kotalela makambo na ntango oyo ebongi ekoki kolimbola bokeseni kati na komeka oyo elongi mpe retard oyo ekosɛnga mbongo mingi. Wana nde esika ba solutions innovantes na traitement ya ba données ekomi essentiel pona ko accélérer développement ya kisi pe ko améliorer ba résultats ya malade.   Lokola ayebi mikakatano yango, Kirill Sergeev, mosali ya mayele ya kosala ba backend mpe ingénieur ya apprentissage automatique, azali kosala ba systèmes ya sika oyo ezali kosala que traitement ya ba données médicales ezala pete. Na kosalelaka ba technologies ya performance ya likolo, Sergeev a optimisé ba pipelines ya ba données mpo na ko permettre ba entreprises e traité jusqu’à 100 terabytes ya ba données mokolo na mokolo na efficacité ya kokamwa.   "Fungola ya kokamba ba ensembles ya ba données minene na ndenge ya malamu ezali na kosala ba systèmes oyo ezali kaka mbangu te kasi ezali mpe flexible mpo na ko gérer ba flux ya ba données complexes, dynamiques. Na domaine médical, esika ba données esengeli e traité noki mpe na sécurité, tokoki te kofuta ba inefficacités,"  -Kirill Sergeev, oyo azali na mbongo mingi  Moko ya mikakatano ya minene na gestion ya ba données cliniques ezali processus ya molayi ya ko déployer ba modèles ya sika ya apprentissage automatique. Liboso, kosalela ba algorithmes mpo na ba études cliniques ekokaki kozwa mikolo nyonso kobanda mibale kino misato, mpe yango ekitisaka makoki ya koyanola na ba données ya sika. Na kozongisaka ba pipelines ya ba données mpe kosangisa ba processus ya CI/CD ya makasi, Sergeev alongi kokitisa tango oyo na kaka 1-2 heures.  Processus oyo ya rationalisée epesaka ba entreprises pharmaceutiques nzela ya komeka mpe kosangisa ba résultats ya sika noki, na suka ko accélérer temps ya développement ya kisi.  "Na système nionso oyo etali ba volumes ya ba données ya likolo, efficacité ezali fonction. Ezali kaka te mpo na ko traité ba données noki; ezali mpo na kosala que ba résultats ezala ya sikisiki, actionable, mpe ezala mbala moko soki esengeli," ebakisi Sergeev.  Vitesse mpe bosikisiki ezali na ntina mingi na ba secteurs esika ba insights en temps réel ekoki kozala na impact makasi na ba résultats ya maladi. Mosala ya Sergeev mpo na kosala ete ba systèmes ya ba données ezala malamu mingi ekati ba temps ya réponse mpo na ko traité ba volumes minene ya ba données médicales de 1,5 minutes kino kaka 500 millisecondes. Niveau oyo ya performance ezali na tina mingi pona ko permettre ba fournisseurs ya soins de santé bazua ba décisions na tango esengeli na kotalaka ba informations ya sika.  Na ko adapter mingi mingi lolenge mibale ya ba approches : batch based na lambda-based, Sergeev a développer architecture hybride oyo e assurer traitement ya ba données ya sécurité, évolutive, pe efficace. Ndenge oyo epesaka nzela na kozwa ba données noki mpe kosala analyse en temps réel, oyo ezali na ntina mingi mpo na ko gérer ba études cliniques mpe ba dossiers ya ba malades.  Atako secteur ya soins de santé ezuaka litomba mingi na ba progrès wana, ba méthodologies ya Sergeev ezali pe ko transformer ba industries misusu, lokola fintech na e-commerce. Na kosaleláká mayele ya ndenge wana, bakompanyi oyo ezali na makambo yango ezwi matomba mingi mpo na kosala mosala malamu.  Na projet moko ya fintech, par exemple, architecture ya microservice ya Sergeev ekitisaki ba temps ya traitement ya transaction na 35%, tout en améliorant aussi sécurité ya système. Na domaine ya commerce électronique, ba méthodes na ye ememaki na 40% ya bomati ya efficacité opérationnelle na ko optimiser ba systèmes ya gestion ya inventaire en temps réel.  "Ndenge ya kosala ezali ya bato banso," elobi Sergeev. "Ezala soins de santé, finance, to détail, fungola ezali kotonga ba systèmes oyo ekoki ko évoluer mpe ko résister mpo na ko gérer ba demandes oyo ezali se komata ya ba charges de travail ya ba données ya mikolo oyo."  Avenir ya soins de santé ezali na kosalela ba données en temps réel mpo na ko diriger ba décisions noki mpe ya sikisiki. Lokola secteur ezali kokoba koyamba misala oyo etambwisami na ba données, mayele ya sika lokola oyo esalemi na Sergeev ekozala na ntina mingi mpo na kotombola soins ya ba malades mpe kosala mbangu bokeli ya nkisi.  "Nakanisi ete avenir ya traitement ya ba données na soins de santé ezali na ba insights en temps réel oyo ekoki ko informer ba décisions ya mbangu. Tozali kaka ko gratter surface, kasi potentiel ya ko révolutionner soins ya ba malades mpe développement ya kisi ezali munene," esukisi Sergeev.  Na kosilisa bamposa ya nokinoki ya boyangeli ya ba données ya soins de santé ya mikolo oyo, mosala ya Kirill Sergeev ezali kofungola nzela mpo na lolenge ya malamu mingi, oyo etambwisami na ba données oyo ezali kaka te kopesa litomba na industrie médicale kasi ezali mpe kotya mibeko ya sika mpo na traitement ya ba données na ba secteurs mosusu ya chargement makasi.

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

Audio oyo esalemi na monoko ya ebandeli ya lisolo!

Molai mingi; Mpo na kotánga

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Mobongisi Kirill Sergeev Alobeli kopesa nguya na Système ya soins de santé na ba AI-solutions ya sika

About Author

BA COMMENTAIRE

KOKANGA BA ÉTIQUES

ARTICLE OYO EZALAKI PRESENTE NA

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps