Platforma do zarządzania danymi z zakresu medycyny precyzyjnej, usprawniająca analizę danych medycznych dzięki modernizacji infrastruktury

Innowise ulepszyło zaawansowaną platformę zarządzania danymi dla diagnostyki medycyny precyzyjnej, usprawniając analizę różnorodnych zbiorów danych opieki zdrowotnej w celu przyspieszenia dopasowania pacjenta do leczenia i zapewnienia krytycznych informacji dla rozwoju leków.

Klient

Branża

Opieka zdrowotna

Region

Klient od

2023

Nasz klient jest pionierem w dziedzinie diagnostyki medycyny precyzyjnej. Jej produkt służy jako krytyczny pośrednik między placówkami medycznymi, pacjentami cierpiącymi na schorzenia takie jak rak czy choroby serca, a firmami farmaceutycznymi opracowującymi metody leczenia tych chorób. Zaawansowany rozwiązanie do zarządzania danymi agreguje i analizuje różnorodne zbiory danych, w tym wyniki badań laboratoryjnych, wyniki pacjentów, skuteczność leków, aby precyzyjnie dopasować pacjentów do odpowiednich terapii i badań klinicznych, zapewniając jednocześnie firmom farmaceutycznym cenne informacje na temat opracowywania leków i identyfikacji ukierunkowanej populacji pacjentów.

Wyzwanie

Nieefektywne potoki przetwarzania danych i konfiguracja środowisk

Firma borykała się ze znacznymi nieefektywnościami w swoich potokach przetwarzania danych i konfiguracji środowiska, co utrudniało jej zdolność do skutecznego agregowania, przetwarzania i analizowania krytycznych danych z testów diagnostycznych z wielu źródeł. Te nieefektywności doprowadziły do opóźnień w dostępności danych zarówno dla inżynierowie danych i użytkowników końcowych, potencjalne problemy z jakością danych oraz nieoptymalne wykorzystanie zasobów w infrastrukturze AWS.

Klient doświadczył również wyzwań związanych z dodawaniem nowych użytkowników i zarządzaniem uprawnieniami dla istniejących użytkowników w środowisku AWS. Zespół Innowise składający się z inżynierów DevOps i specjalistów ds. analitycy danych powierzono te zadania.

Wdrożenie

Zmodernizowane rozwiązanie do zarządzania danymi ze zoptymalizowaną infrastrukturą i zwiększonymi zabezpieczeniami

Nasi eksperci przeprowadzili kompleksowy przegląd oprogramowania klienta w celu wdrożenia wieloaspektowego rozwiązania.

Optymalizacja potoków CI/CD

Naszym programistom Inżynierowie DevOps przeprojektowaliśmy przepływy pracy infrastruktury, aby poprawić jej wydajność i skalowalność. Przeprowadziliśmy profilowanie istniejących potoków danych w celu zidentyfikowania luk, a następnie zoptymalizowaliśmy struktury i formaty danych w celu zmniejszenia nadmiarowości i poprawy wydajności przetwarzania. Aby jeszcze bardziej przyspieszyć transformację i analizę danych, eksperci wdrożyli techniki przetwarzania równoległego. Ulepszyliśmy również i zrefaktoryzowaliśmy kod, aby zwiększyć jego łatwość konserwacji. Wysiłki te zaowocowały usprawnionym, wysokowydajnym systemem potoków danych.

Optymalizacja i wdrażanie środowiska

Optymalizujemy wykorzystanie Infrastruktura chmury AWS poprzez dostosowanie rozmiaru instancji i wdrożenie automatycznego skalowania. Zastosowaliśmy również zasady Infrastructure-as-Code przy użyciu Terraform, aby zautomatyzować udostępnianie zasobów w chmurze i zarządzanie nimi. Docker pomógł w konteneryzacji środowiska przetwarzania danych w celu zapewnienia spójności między programowaniem, testowaniem i produkcją. Utworzono potok CI/CD w celu zautomatyzowania integracji kodu, testowania i wdrożeń. Skonfigurowaliśmy również testowanie automatyczne dla środowiska, aby na czas wychwycić problemy z konfiguracją.

Optymalizacja zarządzania użytkownikami i uprawnieniami

Wdrożyliśmy najlepsze praktyki AWS IAM, aby usprawnić zarządzanie użytkownikami i uprawnieniami. Obejmowało to tworzenie zasad opartych na zasadzie najmniejszych uprawnień i konfigurowanie uwierzytelniania wieloskładnikowego (MFA) dla wszystkich użytkowników IAM. Zoptymalizowaliśmy typy instancji EC2 w oparciu o analizę obciążenia i skonfigurowaliśmy alarmy CloudWatch do proaktywnego monitorowania. Ponadto, aby ograniczyć zagrożenia bezpieczeństwa, opracowaliśmy zautomatyzowane skrypty do zarządzania użytkownikami i uprawnieniami.

Technologie

Back-end

Python

Platforma Cloud

AWS

Infrastruktura jako kod

Terraform

Konteneryzacja

Docker, Amazon EKS

Baza danych

AWS RDS

Zabezpieczenia i zarządzanie dostępem

AWS IAM, Secret Manager

Monitorowanie i rejestrowanie

AWS Cloudwatch, Grafana, Prometheus

CI/CD

Działania GitHub

Usługa obliczeniowa

AWS EC2

Proces

Nasz projekt ulepszenia platformy zarządzania danymi medycyny precyzyjnej opierał się na ustrukturyzowanym podejściu, zapewniającym, że każdy aspekt rozwiązania był dostosowany do potrzeb klienta.

Zrozumienie wymagań

Zbadaliśmy potoki przetwarzania danych klienta i infrastrukturę AWS, wskazując nieefektywności i obszary wymagające poprawy.

Przeprojektowanie architektury

Zrestrukturyzowaliśmy system, aby usprawnić obsługę danych, skalowalność i bezpieczeństwo w ramach AWS.

Rozwój Agile

Korzystając z Python i powiązanych narzędzi, ulepszyliśmy procesy zaplecza, struktury danych i wdrożyliśmy techniki przetwarzania równoległego.

Automatyzacja infrastruktury

Stworzyliśmy skrypty Terraform, aby usprawnić zarządzanie zasobami AWS.

Konteneryzacja i CI/CD

Skonteneryzowaliśmy środowisko przetwarzania danych za pomocą Dockera i skonfigurowaliśmy zautomatyzowane potoki integracji, testowania i wdrażania.

Testowanie

Oceniliśmy szybkość przetwarzania danych, dokładność, niezawodność systemu i środki bezpieczeństwa IAM.

Zespół

Kierownik projektu

Inżynierowie DevOps

Analitycy danych

QA Engineer

Wyniki

Zwiększenie szybkości przetwarzania danych, obniżenie kosztów przetwarzania w chmurze i płynna wymiana danych

Wdrożenie naszego rozwiązania doprowadziło do znacznej poprawy możliwości zarządzania danymi przez naszego klienta.

Szybkość przetwarzania danychZoptymalizowane potoki skróciły czas ładowania danych o 35%, umożliwiając szybszy dostęp do przetworzonych danych.
Efektywność zasobówZrekonfigurowane środowisko AWS doprowadziło do zmniejszenia kosztów przetwarzania w chmurze o 29%.
Wymiana danychPłynny proces wymiany danych umożliwia teraz firmom farmaceutycznym szybszy dostęp do odpowiednich danych pacjentów.

Czas trwania projektu

Październik 2023 r. - styczeń 2024 r.

35%

skrócenie czasu ładowania danych

29%

spadek kosztów przetwarzania w chmurze AWS

Podobne projekty

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

Potrzebujesz innych usług?

AWS

Usługi konsultingowe AWS w chmurze

Firma świadcząca usługi analizy danych

Usługi analizy danych w opiece zdrowotnej

Usługi DevOps

Usługa migracji danych medycznych

Rozwój oprogramowania RCM dla służby zdrowia

Usługi opracowywania oprogramowania dla służby zdrowia

Firma deweloperska Python

Usługi konsultingowe SharePoint

Usługi DataOps

Usługi animacji medycznej 3D

Platforma do zarządzania danymi z zakresu medycyny precyzyjnej, usprawniająca analizę danych medycznych dzięki modernizacji infrastruktury

Klient

Wyzwanie

Nieefektywne potoki przetwarzania danych i konfiguracja środowisk

Wdrożenie