Plataforma de gestión de datos de medicina de precisión para agilizar el análisis de datos sanitarios gracias a la mejora de la infraestructura

Innowise mejoró una plataforma avanzada de gestión de datos para diagnósticos de medicina de precisión, agilizando el análisis de diversos conjuntos de datos sanitarios para acelerar la correspondencia paciente-tratamiento y proporcionar conocimientos críticos para el desarrollo de fármacos.

Cliente

Industria

Sanidad

Región

Cliente desde

2023

Nuestro cliente es una empresa pionera en diagnósticos de medicina de precisión. Su producto sirve de intermediario fundamental entre los centros médicos, los pacientes con afecciones como cáncer o cardiopatías y las empresas farmacéuticas que desarrollan tratamientos para estas enfermedades. El avanzado solución de gestión de datos agrega y analiza diversos conjuntos de datos, incluidos los resultados de pruebas de laboratorio, los resultados de los pacientes y la eficacia de los medicamentos, con el fin de emparejar con precisión a los pacientes con los tratamientos y ensayos clínicos adecuados, al tiempo que proporciona información valiosa a las empresas farmacéuticas para el desarrollo de fármacos y la identificación de poblaciones de pacientes específicas.

Desafío

Configuración ineficaz de las canalizaciones y entornos de procesamiento de datos

La empresa se enfrentaba a importantes ineficiencias en sus canales de procesamiento de datos y en la configuración del entorno, lo que dificultaba su capacidad para agregar, procesar y analizar eficazmente datos de pruebas de diagnóstico críticos procedentes de múltiples fuentes. Estas ineficiencias provocaban retrasos en la disponibilidad de los datos tanto para los clientes como para los proveedores. ingenieros de datos y los usuarios finales, los posibles problemas de calidad de los datos y la utilización subóptima de los recursos en su infraestructura de AWS.

El cliente también experimentó problemas a la hora de añadir nuevos usuarios y gestionar los permisos de los usuarios existentes en el entorno de AWS. El equipo de Innowise formado por ingenieros DevOps y científicos de datos se le confiaron estas tareas.

Solución

Solución de gestión de datos mejorada con infraestructura optimizada y mayor seguridad

Nuestros expertos dirigieron una revisión completa del software del cliente para implantar una solución polifacética.

Optimización de canalizaciones CI/CD

Nuestra Ingenieros DevOps rediseñamos los flujos de trabajo de la infraestructura para mejorar su eficiencia y escalabilidad. Realizamos un perfilado de los conductos de datos existentes para identificar lagunas y, a continuación, optimizamos las estructuras y formatos de datos para reducir la redundancia y mejorar la eficiencia del procesamiento. Para acelerar aún más la transformación y el análisis de los datos, los expertos aplicaron técnicas de procesamiento paralelo. También mejoramos y refactorizamos el código para mejorar su mantenimiento. Estos esfuerzos dieron como resultado un sistema de canalización de datos racionalizado y de alto rendimiento.

Optimización y despliegue del entorno

Optimizamos la utilización de Infraestructura en la nube de AWS redimensionando las instancias y aplicando el autoescalado. También aplicamos los principios de la infraestructura como código utilizando Terraform para automatizar el aprovisionamiento y la gestión de los recursos en la nube. Docker ayudó a contenerizar el entorno de procesamiento de datos para mantener la coherencia entre el desarrollo, las pruebas y la producción. Se estableció una canalización CI/CD para automatizar la integración del código, las pruebas y los despliegues. También establecimos pruebas automatizadas para que el entorno detecte a tiempo los problemas de configuración.

Optimización de la gestión de usuarios y permisos

Implementamos las prácticas recomendadas de AWS IAM para mejorar la gestión de usuarios y permisos. Esto incluyó la creación de políticas basadas en el principio de mínimo privilegio y la configuración de la autenticación multifactor (MFA) para todos los usuarios de IAM. Optimizamos los tipos de instancia EC2 basándonos en el análisis de la carga de trabajo y configuramos alarmas CloudWatch para una monitorización proactiva. Además, para mitigar los riesgos de seguridad, desarrollamos scripts automatizados para la gestión de usuarios y permisos.

Tecnologías

Back end

Python

Plataforma Cloud

AWS

La infraestructura como código

Terraform

Containerización

Docker, Amazon EKS

Base de datos

AWS RDS

Seguridad y gestión de accesos

AWS IAM, Administrador secreto

Supervisión y registro

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

Acciones de GitHub

Servicio informático

AWS EC2

Proceso

Nuestro proyecto de mejora de la plataforma de gestión de datos de medicina de precisión siguió un planteamiento estructurado, garantizando que cada aspecto de la solución se ajustara a las necesidades del cliente.

Comprender los requisitos

Examinamos las canalizaciones de procesamiento de datos y la infraestructura de AWS del cliente, identificando ineficiencias y áreas de mejora.

Rediseño de la arquitectura

Reestructuramos el sistema para mejorar la gestión de datos, la escalabilidad y la seguridad dentro de AWS.

Desarrollo ágil

Utilizando Python y herramientas afines, mejoramos los procesos de back-end, las estructuras de datos e implementamos técnicas de procesamiento paralelo.

Automatización de infraestructuras

Creamos scripts Terraform para agilizar la administración de recursos de AWS.

Containerización y CI/CD

Pusimos en contenedores el entorno de procesamiento de datos con Docker y establecimos procesos automatizados de integración, pruebas y despliegue.

Pruebas

Evaluamos la velocidad de procesamiento de los datos, la precisión, la fiabilidad del sistema y las medidas de seguridad de IAM.

Equipo

Jefe de proyecto

Ingenieros DevOps

Científicos de datos

Ingeniero de QA

Resultados

Aumento de la velocidad de procesamiento de datos, reducción de los costes de computación en nube e intercambio de datos sin fisuras

La implantación de nuestra solución mejoró notablemente la capacidad de gestión de datos de nuestro cliente.

Velocidad de tratamiento de datos: los conductos optimizados redujeron los tiempos de carga de datos en 35%, permitiendo un acceso más rápido a los datos procesados.
Eficacia de los recursos: el entorno reconfigurado de AWS supuso una reducción de 29% en los costes de computación en la nube.
Intercambio de datosEl proceso de intercambio de datos sin fisuras permite ahora a las empresas farmacéuticas acceder más rápidamente a los datos pertinentes de los pacientes.

Duración del proyecto

Octubre de 2023 - Enero de 2024

35%

reducción de los tiempos de carga de datos

29%

disminución de los costes de computación en la nube de AWS

Casos relacionados

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