Sağlık sistemleri üzerindeki büyük miktarda hasta verisini verimli bir şekilde işleme baskısı hiç bu kadar büyük olmamıştı. Klinik deneylerde, hasta yönetiminde ve teşhislerde gerçek zamanlı içgörülere olan artan ihtiyaç, gelişmiş veri çözümlerine olan talebi artırıyor. IDC'nin 2023 raporuna göre, küresel sağlık veri analitiği pazarının 2027 yılına kadar 45 milyar dolara ulaşması öngörülüyor. Ancak, veri hacimleri büyümeye devam ettikçe, geleneksel sistemler buna ayak uydurmakta zorlanıyor ve bu da ilaç geliştirme ve klinik deneylerde gecikmelere yol açıyor.  Günümüzün en kritik zorluklarından biri, hızdan veya doğruluktan ödün vermeden büyük veri kümelerinin nasıl ele alınacağıdır. İlaç şirketleri için zamanında veri analizi, başarılı bir deneme ile maliyetli gecikmeler arasındaki fark anlamına gelebilir. İşte bu noktada, veri işlemede yenilikçi çözümler, ilaç geliştirmeyi hızlandırmak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için olmazsa olmaz hale gelir.   Bu zorlukları fark eden deneyimli bir arka uç geliştiricisi ve makine öğrenimi mühendisi olan Kirill Sergeev, tıbbi verilerin işlenmesini kolaylaştıran son teknoloji sistemler geliştiriyor. Sergeev, yüksek performanslı teknolojilerden yararlanarak, şirketlerin günlük 100 terabayta kadar veriyi olağanüstü bir verimlilikle işlemesini sağlamak için veri hatlarını optimize etti.   "Büyük veri kümelerini verimli bir şekilde yönetmenin anahtarı, sadece hızlı değil aynı zamanda karmaşık, dinamik veri akışlarını idare edebilecek kadar esnek sistemler yaratmaktır. Verilerin hızlı ve güvenli bir şekilde işlenmesi gereken tıbbi alanda, verimsizliklere tahammül edemeyiz,"  -Kirill Sergeyev  Klinik veri yönetimindeki önemli zorluklardan biri, yeni makine öğrenimi modellerini dağıtmanın uzun sürecidir. Daha önce, klinik denemeler için algoritmaları dağıtmak iki ila üç gün sürebiliyordu ve bu da yeni verilere yanıt verme yeteneğini yavaşlatıyordu. Sergeev, veri hatlarını yeniden tasarlayarak ve sağlam CI/CD süreçlerini entegre ederek bu süreyi başarıyla 1-2 saate düşürdü.  Bu akıcı süreç, ilaç şirketlerinin yeni bulguları daha hızlı test edip entegre etmelerine olanak tanır ve sonuç olarak ilaç geliştirme sürecini hızlandırır.  "Yüksek miktarda veriyle uğraşan herhangi bir sistemde verimlilik esastır. Bu sadece verileri daha hızlı işlemekle ilgili değil; sonuçların doğru, eyleme dönüştürülebilir ve ihtiyaç duyulduğunda hemen kullanılabilir olmasını sağlamakla ilgilidir," diye ekliyor Sergeev.  Gerçek zamanlı içgörülerin hasta sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebileceği sektörlerde hız ve doğruluk esastır. Sergeev'in veri sistemlerini optimize etme çalışmaları, büyük hacimli tıbbi verileri işleme yanıt sürelerini 1,5 dakikadan sadece 500 milisaniyeye düşürdü. Bu performans düzeyi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının güncel bilgilere dayanarak zamanında kararlar almasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.  Sergeev, çoğunlukla iki tür yaklaşımı benimseyerek: toplu ve lambda tabanlı, güvenli, ölçeklenebilir ve verimli veri işlemeyi garanti eden bir hibrit mimari geliştirdi. Bu yaklaşım, klinik denemeleri ve hasta kayıtlarını yönetmek için hayati önem taşıyan hızlı veri alma ve gerçek zamanlı analiz sağlar.  Sağlık sektörü bu gelişmelerden önemli ölçüde faydalanırken, Sergeev'in metodolojileri fintech ve e-ticaret gibi diğer endüstrileri de dönüştürüyor. Benzer teknikleri uygulayarak, bu sektörlerdeki şirketler verimlilikte önemli kazanımlar elde etti.  Örneğin bir fintech projesinde, Sergeev'in mikro hizmet mimarisi işlem işleme sürelerini %35 oranında azaltırken sistem güvenliğini de artırdı. E-ticaret alanında, yöntemleri gerçek zamanlı envanter yönetim sistemlerini optimize ederek operasyonel verimlilikte %40'lık bir artışa yol açtı.  "Yaklaşım evrenseldir," diyor Sergeev. "İster sağlık, ister finans, ister perakende olsun, anahtar, modern veri iş yüklerinin artan taleplerini karşılayabilecek ölçeklenebilir ve dayanıklı sistemler inşa etmektir."  Sağlık hizmetlerinin geleceği, daha hızlı ve daha doğru karar alma süreçlerini yönlendirmek için gerçek zamanlı verilerden yararlanmakta yatmaktadır. Sektör veri odaklı uygulamaları benimsemeye devam ettikçe, Sergeev tarafından geliştirilenler gibi yenilikler hasta bakımını iyileştirmek ve ilaç geliştirmeyi hızlandırmak için kritik önem taşıyacaktır.  "Sağlık hizmetlerinde veri işlemenin geleceğinin, daha hızlı kararlar alınmasını sağlayabilecek gerçek zamanlı içgörülerde yattığını düşünüyorum. Henüz yüzeyi tırmalıyoruz, ancak hasta bakımı ve ilaç geliştirmede devrim yaratma potansiyeli muazzam," diye sonlandırıyor Sergeev.  Kirill Sergeev'in çalışmaları, modern sağlık verisi yönetiminin acil ihtiyaçlarını ele alarak, yalnızca tıp sektörüne fayda sağlamakla kalmayıp aynı zamanda diğer yüksek yük sektörlerinde veri işleme için yeni standartlar belirleyen, daha verimli, veri odaklı bir yaklaşımın önünü açıyor.

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

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Geliştirici Kirill Sergeev, Sağlık Sistemini En Son Yapay Zeka Çözümleriyle Güçlendirme Konusunda Konuşuyor

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps