Plattform for datahåndtering innen presisjonsmedisin for strømlinjeformet analyse av helsedata takket være oppgradering av infrastrukturen

Innowise har forbedret en avansert datahåndteringsplattform for presisjonsmedisinsk diagnostikk, som effektiviserer analysen av ulike helsedatasett for å fremskynde matchingen mellom pasient og behandling og gi viktig innsikt for utvikling av legemidler.

Kunde

Industri

Helsevesen

Region

Kunde siden

2023

Vår kunde er et banebrytende selskap innen presisjonsmedisinsk diagnostikk. Produktet deres fungerer som et viktig bindeledd mellom medisinske institusjoner, pasienter med tilstander som kreft eller hjertesykdom, og farmasøytiske selskaper som utvikler behandlinger for disse sykdommene. Den avanserte løsning for datahåndtering samler og analyserer ulike datasett, inkludert resultater fra laboratorietester, pasientutfall og medisineffektivitet, for å matche pasienter med passende behandlinger og kliniske studier, samtidig som det gir farmasøytiske selskaper verdifull innsikt i legemiddelutvikling og identifisering av målrettede pasientgrupper.

Utfordring

Ineffektive databehandlingsrutiner og oppsett av databehandlingsmiljøer

Selskapet opplevde betydelig ineffektivitet i databehandlingsrutinene og miljøoppsettet, noe som hindret dem i å samle, behandle og analysere kritiske diagnostiske testdata fra flere kilder på en effektiv måte. Denne ineffektiviteten førte til forsinkelser i datatilgjengeligheten for både dataingeniører og sluttbrukere, potensielle problemer med datakvaliteten og suboptimal ressursutnyttelse i AWS-strukturen.

Kunden opplevde også utfordringer med å legge til nye brukere og administrere tillatelser for eksisterende brukere i AWS-miljøet. Innowise-teamet, som består av DevOps-ingeniører og dataforskere ble betrodd disse oppgavene.

Løsning

Oppgradert datahåndteringsløsning med optimalisert infrastruktur og forbedret sikkerhet

Ekspertene våre ledet en omfattende revisjon av kundens programvare for å implementere en løsning med mange fasetter.

Optimalisering av CI/CD-pipelines

Vår DevOps-ingeniører redesignet arbeidsflyten i infrastrukturen for å forbedre effektiviteten og skalerbarheten. Vi utførte profilering av de eksisterende datarørledningene for å identifisere hull, og optimaliserte deretter datastrukturer og formater for å redusere redundans og forbedre prosesseringseffektiviteten. For å øke hastigheten på datatransformasjon og -analyse ytterligere, implementerte ekspertene parallelle prosesseringsteknikker. Vi forbedret og refaktoriserte også koden for å gjøre den mer vedlikeholdsvennlig. Resultatet ble et strømlinjeformet datapipeline-system med høy ytelse.

Miljøoptimalisering og distribusjon

Vi optimaliserer utnyttelsen av AWS skyinfrastruktur ved å tilpasse størrelsen på instanser og implementere automatisk skalering. Vi brukte også Infrastructure-as-Code-prinsipper ved hjelp av Terraform for å automatisere klargjøring og administrasjon av skyressurser. Docker bidro til å containerisere databehandlingsmiljøet for å sikre konsistens på tvers av utvikling, testing og produksjon. En CI/CD-pipeline ble etablert for å automatisere kodeintegrasjon, testing og distribusjon. Vi satte også opp automatisert testing for at miljøet skal fange opp konfigurasjonsproblemer i tide.

Optimalisering av bruker- og rettighetsadministrasjon

Vi implementerte beste praksis for AWS IAM for å forbedre bruker- og rettighetsstyringen. Dette inkluderte opprettelse av retningslinjer basert på prinsippet om minste privilegium og oppsett av multifaktorautentisering (MFA) for alle IAM-brukere. Vi optimaliserte EC2-instanstyper basert på analyse av arbeidsmengden og satte opp CloudWatch-alarmer for proaktiv overvåking. For å redusere sikkerhetsrisikoen utviklet vi dessuten automatiserte skript for brukeradministrasjon og tillatelser.

Teknologier

Back end

Python

Cloud-plattformen

AWS

Infrastruktur som kode

Terraform

Containerisering

Docker, Amazon EKS

Database

AWS RDS

Sikkerhet og tilgangsstyring

AWS IAM, Secret Manager

Overvåking og logging

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

GitHub Actions

Databehandlingstjeneste

AWS EC2

Prosess

Prosjektet vårt for å forbedre datahåndteringsplattformen for presisjonsmedisin fulgte en strukturert tilnærming som sikret at alle aspekter av løsningen var tilpasset kundens behov.

Forståelse av krav

Vi undersøkte kundens databehandlingspipelines og AWS-infrastruktur, og identifiserte ineffektivitet og områder som kunne forbedres.

Arkitektur redesign

Vi restrukturerte systemet for å forbedre datahåndteringen, skalerbarheten og sikkerheten i AWS.

Agil utvikling

Ved hjelp av Python og relaterte verktøy har vi forbedret back-end-prosesser og datastrukturer og implementert parallelle prosesseringsteknikker.

Automatisering av infrastruktur

Vi har laget Terraform-skript for å effektivisere administrasjonen av AWS-ressurser.

Containerisering og CI/CD

Vi containeriserte databehandlingsmiljøet med Docker og satte opp automatiserte integrasjons-, test- og distribusjonsrørledninger.

Testing

Vi evaluerte databehandlingshastighet, nøyaktighet, systempålitelighet og IAM-sikkerhetstiltak.

Team

Prosjektleder

DevOps-ingeniører

Dataforskere

Kvalitets- sikringsingeniør

Resultater

Økt databehandlingshastighet, reduserte kostnader for cloud computing og sømløs datautveksling

Implementeringen av løsningen vår førte til betydelige forbedringer i kundens datahåndtering.

Databehandlingshastighet: De optimaliserte rørledningene reduserte innlastingstiden for data med 35%, noe som ga raskere tilgang til behandlede data.
Ressurseffektivitet: det rekonfigurerte AWS-miljøet førte til en reduksjon på 29% i kostnadene for nettskyen.
Utveksling av data: Den sømløse datautvekslingsprosessen gjør at legemiddelselskaper nå får raskere tilgang til relevante pasientdata.

Prosjektets varighet

Oktober 2023 - januar 2024

35%

reduksjon i innlastingstider for data

29%

reduksjon i kostnadene for AWS cloud computing

Relaterte saker

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

Plattform for datahåndtering innen presisjonsmedisin for strømlinjeformet analyse av helsedata takket være oppgradering av infrastrukturen

Kunde

Utfordring

Ineffektive databehandlingsrutiner og oppsett av databehandlingsmiljøer

Løsning