Притисак на здравствене системе да ефикасно обрађују огромне количине података о пацијентима никада није био већи. Растућа потреба за увидом у реалном времену у клиничка испитивања, управљање пацијентима и дијагностику покреће потражњу за напредним решењима за податке. Према извештају ИДЦ-а за 2023., предвиђа се да ће глобално тржиште аналитике здравствених података достићи 45 милијарди долара до 2027. Међутим, како обим података наставља да расте, традиционални системи се боре да одрже корак, што доводи до кашњења у развоју лекова и клиничких испитивања.  Један од најкритичнијих изазова данас је како руковати великим скуповима података без угрожавања брзине или тачности. За фармацеутске компаније, благовремена анализа података може значити разлику између успешног испитивања и скупих одлагања. Овде иновативна решења у обради података постају неопходна за убрзање развоја лекова и побољшање исхода пацијената.   Препознајући ове изазове, Кирил Сергејев, искусни бацкенд програмер и инжењер машинског учења, развија најсавременије системе који поједностављују обраду медицинских података. Користећи технологије високих перформанси, Сергејев је оптимизовао цевоводе података како би омогућио компанијама да рукују до 100 терабајта података дневно са изузетном ефикасношћу.   "Кључ за ефикасно управљање великим скуповима података лежи у креирању система који нису само брзи, већ и довољно флексибилни за руковање сложеним, динамичним токовима података. У области медицине, где подаци треба да се обрађују брзо и безбедно, не можемо себи приуштити неефикасност",  -Кирил Сергејев  Један од значајних изазова у управљању клиничким подацима је дуготрајан процес примене нових модела машинског учења. Раније је примена алгоритама за клиничка испитивања могла да траје од два до три дана, успоравајући способност да се одговори на нове податке. Редизајнирањем цевовода података и интеграцијом робусних ЦИ/ЦД процеса, Сергејев је успешно смањио ово време на само 1-2 сата.  Овај поједностављени процес омогућава фармацеутским компанијама да брже тестирају и интегришу нова открића, што на крају убрзава временски рок развоја лекова.  „У сваком систему који се бави великим количинама података, ефикасност је кључна. Не ради се само о бржем руковању подацима, већ о томе да се осигура да су резултати тачни, подесни и доступни одмах када је потребно“, додаје Сергејев.  Брзина и тачност су од суштинског значаја у секторима у којима увиди у реалном времену могу значајно утицати на резултате пацијената. Рад Сергеја на оптимизацији система података смањио је време одзива за обраду великих количина медицинских података са 1,5 минута на само 500 милисекунди. Овај ниво учинка је кључан за омогућавање пружаоцима здравствених услуга да донесу правовремене одлуке на основу ажурираних информација.  Углавном прилагођавајући две врсте приступа: батцх-басед и ламбда-басед, Сергеев је развио хибридну архитектуру која обезбеђује сигурну, скалабилну и ефикасну обраду података. Овај приступ омогућава брзо проналажење података и анализу у реалном времену, што је од виталног значаја за управљање клиничким испитивањима и картонима пацијената.  Док здравствени сектор има значајне користи од ових напретка, Сергејеве методологије такође трансформишу друге индустрије, као што су финтецх и е-трговина. Применом сличних техника, компаније у овим секторима су постигле значајне добитке у ефикасности.  У финтецх пројекту, на пример, Сергејева микросервисна архитектура је смањила време обраде трансакција за 35%, а истовремено је побољшала безбедност система. У домену е-трговине, његове методе су довеле до повећања оперативне ефикасности од 40% оптимизацијом система управљања залихама у реалном времену.  „Приступ је универзалан“, примећује Сергејев. „Било да се ради о здравству, финансијама или малопродаји, кључно је изградити системе који су скалабилни и отпорни да се носе са све већим захтевима савремених радних оптерећења података.“  Будућност здравствене заштите лежи у коришћењу података у реалном времену за брже и прецизније доношење одлука. Како сектор наставља да прихвата праксе засноване на подацима, иновације попут оних које је развио Сергејев биће кључне за унапређење неге пацијената и убрзање развоја лекова.  „Мислим да будућност обраде података у здравству лежи у увидима у реалном времену који могу донети брже одлуке. Ми само загребемо површину, али потенцијал за револуцију у нези пацијената и развоју лекова је огроман“, закључује Сергејев.  Одговарајући на хитне потребе савременог управљања подацима у здравству, рад Кирила Сергејева утире пут ефикаснијем приступу заснованом на подацима који не само да користи медицинској индустрији, већ и поставља нове стандарде за обраду података у другим секторима са великим оптерећењем.

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

Овај аудио је произведен на оригиналном језику приче!

Предуго; Читати

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Програмер Кирилл Сергеев говори о оснаживању здравственог система са најновијим АИ-решењима

About Author

КОМЕНТАРИ

ХАНГ ТАГС

ОВАЈ ЧЛАНАК ЈЕ ПРЕДСТАВЉЕН У

Related Stories

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Building the Cloud Future: Sreedevi Velagala's Trek in AWS Architecture

Leadership Success Story: Srinath Muralinathan's Transformative Projects at Amazon

Sravana Kumar Reddy Yeruva’s Fusion Transformation Sets a New Standard in ERP Excellence

Scaling Web Testing with Automation: Srikanth Srinivas’s Digital Strategy Breakthrough

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps