Создана система хранения данных для "умного" мониторинга в реанимации

Исследователи из Технологического института Веллора и Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" разработали новую архитектуру базы данных для систем интеллектуального мониторинга в отделениях интенсивной терапии. Эта разработка позволяет значительно сократить время реакции на критические события. Об этом сообщает ТАСС.

Созданная база данных полностью размещается в оперативной памяти компьютера, что исключает задержки, характерные для традиционных решений. Она использует механизм прямого доступа к памяти и асинхронную фоновую синхронизацию с дисковой системой. Главной целью является мгновенная обработка потоков данных от систем искусственного интеллекта в реанимации, где каждая миллисекунда имеет значение для оказания помощи пациенту.

Современная медицина сталкивается с проблемой, когда стандартные системы обработки данных не справляются с высокоскоростными потоками информации от камер и датчиков. Традиционные базы данных, ориентированные на административную отчетность, требуют много ресурсов на синхронизацию и запись на диск, что приводит к задержкам. В условиях интенсивной терапии даже задержка в 1,5-2 секунды может стоить жизни.

Стандартные видеорегистраторы и облачные хранилища не решают проблему: локальные системы страдают от фрагментации данных, а облачные - от сетевых задержек и зависимости от интернет-соединения. Существующие подходы не обеспечивают необходимую скорость передачи данных в реальном времени и надежность визуализации, что делает их непригодными для критически важных клинических задач.

Исследователи спроектировали архитектуру, в которой критически важные данные хранятся в оперативной памяти, а вместо сложных таблиц используется упрощенный кольцевой буфер. В систему внедрен механизм фонового автоматического сохранения данных на диск, что обеспечивает надежность без потери скорости и защищает информацию от потери при отключении электричества.

Следующим этапом стали практические испытания прототипа в условиях, имитирующих реальную больничную палату. Камеры с ИИ отслеживали действия пациентов, а система мгновенно фиксировала критические события, передавая сигнал тревоги врачам практически без задержек. Ученые провели стресс-тестирование, имитируя одновременные тревоги с множества камер, и система показала превосходство в скорости и стабильности при минимальной нагрузке на процессор.

Система уже готова к внедрению в инфраструктуру "умных больниц" для мгновенного оповещения медицинского персонала о критических событиях, сокращая общее время реакции до 60 миллисекунд. В будущем планируется интеграция аппаратного ускорения на базе специализированных микросхем и исследование возможностей квантового машинного обучения для анализа сложных медицинских паттернов.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX