Une plateforme de gestion des données de médecine de précision pour une analyse rationalisée des données de santé grâce à une mise à niveau de l'infrastructure

Innowise a amélioré une plateforme de gestion de données avancée pour les diagnostics de médecine de précision, rationalisant l'analyse de divers ensembles de données de soins de santé afin d'accélérer l'adéquation entre le patient et le traitement et de fournir des informations essentielles pour le développement de médicaments.

Client

Industrie

Soins de santé

Région

Client depuis

2023

Notre client est une entreprise pionnière dans le domaine des diagnostics de médecine de précision. Son produit sert d'intermédiaire essentiel entre les établissements médicaux, les patients atteints de maladies telles que le cancer ou les maladies cardiaques, et les sociétés pharmaceutiques qui développent des traitements pour ces maladies. Le système avancé de solution de gestion des données regroupe et analyse divers ensembles de données, y compris les résultats des tests de laboratoire, les résultats des patients, l'efficacité des médicaments, afin d'associer précisément les patients aux traitements et essais cliniques appropriés, tout en fournissant des informations précieuses aux sociétés pharmaceutiques pour le développement de médicaments et l'identification de populations de patients ciblées.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Mise en place de pipelines et d'environnements de traitement de données inefficaces

L'entreprise a été confrontée à d'importantes inefficacités dans le traitement des données et la configuration de l'environnement, ce qui l'a empêchée d'agréger, de traiter et d'analyser efficacement les données des tests de diagnostic critiques provenant de sources multiples. Ces inefficacités ont entraîné des retards dans la disponibilité des données, tant pour les ingénieurs en données et les utilisateurs finaux, les problèmes potentiels de qualité des données et l'utilisation sous-optimale des ressources dans leur infrastructure AWS.

Le client a également rencontré des difficultés lors de l'ajout de nouveaux utilisateurs et de la gestion des autorisations pour les utilisateurs existants dans l'environnement AWS. L'équipe d'Innowise, composée d'ingénieurs DevOps et de spécialistes de la gestion de l'information, a été mise à contribution pour résoudre ces problèmes. scientifiques des données s'est vu confier ces tâches.

Solution

Solution de gestion des données améliorée avec une infrastructure optimisée et une sécurité renforcée

Nos experts ont mené une refonte complète du logiciel du client pour mettre en œuvre une solution à multiples facettes.

Optimisation des pipelines CI/CD

Notre Ingénieurs DevOps repenser les flux de travail de l'infrastructure pour en améliorer l'efficacité et l'évolutivité. Nous avons établi le profil des flux de données existants afin d'identifier les lacunes, puis nous avons optimisé les structures et les formats de données afin de réduire les redondances et d'améliorer l'efficacité du traitement. Pour accélérer encore la transformation et l'analyse des données, les experts ont mis en œuvre des techniques de traitement parallèle. Nous avons également amélioré et remanié le code afin d'en améliorer la maintenabilité. Ces efforts ont abouti à un système de pipeline de données rationalisé et très performant.

Optimisation et déploiement de l'environnement

Nous optimisons l'utilisation des Infrastructure en nuage AWS en redimensionnant les instances et en mettant en œuvre la mise à l'échelle automatique. Nous avons également appliqué les principes de l'infrastructure en tant que code en utilisant Terraform pour automatiser le provisionnement et la gestion des ressources en nuage. Docker a permis de conteneuriser l'environnement de traitement des données pour assurer la cohérence entre le développement, les tests et la production. Un pipeline CI/CD a été mis en place pour automatiser l'intégration du code, les tests et les déploiements. Nous avons également mis en place tests automatisés pour l'environnement afin de détecter à temps les problèmes de configuration.

Optimisation de la gestion des utilisateurs et des autorisations

Nous avons mis en œuvre les meilleures pratiques AWS IAM pour améliorer la gestion des utilisateurs et des autorisations. Cela inclut la création de politiques basées sur le principe du moindre privilège et la mise en place d'une authentification multifactorielle (MFA) pour tous les utilisateurs IAM. Nous avons optimisé les types d'instances EC2 en fonction de l'analyse de la charge de travail et mis en place des alarmes CloudWatch pour une surveillance proactive. En outre, pour atténuer les risques de sécurité, nous avons développé des scripts automatisés pour la gestion des utilisateurs et des autorisations.

Technologies

Back end

Python

Plate-forme Cloud

AWS

L'infrastructure en tant que code

Terraform

Containerisation

Docker, Amazon EKS

Base de données

AWS RDS

Sécurité et gestion des accès

AWS IAM, Secret Manager

Surveillance et journalisation

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Service de calcul

AWS EC2

Processus

Notre projet d'amélioration de la plateforme de gestion des données de la médecine de précision a suivi une approche structurée, en veillant à ce que chaque aspect de la solution soit aligné sur les besoins du client.

Comprendre les besoins

Nous avons examiné les pipelines de traitement des données et l'infrastructure AWS du client, en mettant en évidence les inefficacités et les domaines à améliorer.

Refonte de l'architecture

Nous avons restructuré le système pour améliorer le traitement des données, l'évolutivité et la sécurité au sein d'AWS.

Développement Agile

En utilisant le Python et les outils connexes, nous avons amélioré les processus d'arrière-plan, les structures de données et mis en œuvre des techniques de traitement parallèle.

Automatisation de l'infrastructure

Nous avons créé des scripts Terraform pour rationaliser la gestion des ressources AWS.

Conteneurisation et CI/CD

Nous avons conteneurisé l'environnement de traitement des données avec Docker et mis en place des pipelines automatisés d'intégration, de test et de déploiement.

Test

Nous avons évalué la vitesse de traitement des données, la précision, la fiabilité du système et les mesures de sécurité IAM.

Équipe

Chef de projet

Ingénieurs DevOps

Scientifiques des données

Ingénieur QA

Résultats

Augmentation de la vitesse de traitement des données, réduction des coûts de l'informatique en nuage et échange de données en continu

La mise en œuvre de notre solution a permis d'améliorer considérablement les capacités de gestion des données de notre client.

Vitesse de traitement des donnéesLes pipelines optimisés ont réduit les temps de chargement des données de 35%, permettant un accès plus rapide aux données traitées.
Efficacité des ressourcesEn outre, la reconfiguration de l'environnement AWS a permis de réduire de 29% les coûts de l'informatique en nuage.
Échange de donnéesLe processus d'échange de données transparent permet désormais aux entreprises pharmaceutiques d'accéder plus rapidement aux données pertinentes sur les patients.

Durée du projet

Octobre 2023 - janvier 2024

35%

réduction des temps de chargement des données

29%

diminution des coûts de l'informatique en nuage (AWS)

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Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.

Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.

Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.

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Client

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