paint-brush
Geliştirici Kirill Sergeev, Sağlık Sistemini En Son Yapay Zeka Çözümleriyle Güçlendirme Konusunda Konuşuyorile@jonstojanjournalist
176 okumalar

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

ile Jon Stojan Journalist
Jon Stojan Journalist HackerNoon profile picture

Jon Stojan Journalist

@jonstojanjournalist

Jon Stojan is a professional writer based in Wisconsin committed...

3 dk. read2024/12/21
Read on Terminal Reader
Read this story in a terminal
Print this story
tldt arrow
tr-flagTR
Bu hikayeyi Türkçe okuyun!
en-flagEN
Read this story in the original language, English!
es-flagES
Lee esta historia en Español!
ja-flagJA
この物語を日本語で読んでください!
am-flagAM
ይህንን ታሪክ በአማርኛ ያንብቡ!
ro-flagRO
Citiți această poveste în limba română!
ln-flagLN
Tanga lisolo oyo na lingala!
da-flagDA
Læs denne historie på dansk!
kk-flagKK
Бұл оқиғаны қазақша оқыңыз!
hu-flagHU
Olvasd el ezt a történetet magyarul!
nso-flagNSO
Bala kanegelo ye ka Sesotho sa Leboa!
hr-flagHR
Pročitajte ovu priču na hrvatskom!
sr-flagSR
Прочитајте ову причу на српском!
TR

Çok uzun; Okumak

Geliştirici Kirill Sergeev, yapay zeka destekli çözümlerle sağlık veri sistemlerini dönüştürüyor. Yenilikleri işlem sürelerini kısaltıyor, gerçek zamanlı içgörüler sağlıyor ve ölçeklenebilirliği artırıyor. Hibrit mimariler ve akıcı hatlarla ilaç geliştirmeyi hızlandırıyor, hasta sonuçlarını iyileştiriyor ve sektörler genelinde verimliliği artırıyor.
featured image - Geliştirici Kirill Sergeev, Sağlık Sistemini En Son Yapay Zeka Çözümleriyle Güçlendirme Konusunda Konuşuyor
Jon Stojan Journalist HackerNoon profile picture
Jon Stojan Journalist

Jon Stojan Journalist

@jonstojanjournalist

Jon Stojan is a professional writer based in Wisconsin committed to delivering diverse and exceptional content..

0-item

STORY’S CREDIBILITY

Original Reporting

Original Reporting

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


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.


Kirill Sergeyev

Kirill Sergeyev


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.

L O A D I N G
. . . comments & more!

About Author

Jon Stojan Journalist HackerNoon profile picture
Jon Stojan Journalist@jonstojanjournalist
Jon Stojan is a professional writer based in Wisconsin committed to delivering diverse and exceptional content..

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI...

Read on Terminal Reader
Read this story in a terminal
 Terminal
Read this story w/o Javascript
Read this story w/o Javascript
 Lite
X REMOVE AD