РОЗРОБКА ІНФРАСТРУКТУРИ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ТЕЛЕМЕДИЧНІ СИСТЕМИ ЗА ДОПОМОГОЮ МІКРОСЕРВІСНОЇ АРХІТЕКТУРИ

Анотація

У цій роботі представлена мікросервісна архітектура для інтеграції моделей штучного інтелекту в телемедичні системи, яка забезпечує масштабованість, гнучкість та автоматизацію процесів навчання та використання моделей ШІ. Запропоноване рішення орієнтоване на ефективну взаємодію між сервісами через Message Broker (RabbitMQ/ Kafka), що дозволяє усунути залежності між мікросервісами, підвищити надійність та забезпечити безперервну обробку великих обсягів медичних даних. Використання HL7 Conversion Service дозволяє трансформувати вихідні результати прогнозів у стандартний медичний формат FHIR HL7, що забезпечує їхню сумісність із клінічними інформаційними системами. Крім того, Model Training Service дозволяє автоматизувати процес навчання, версіонування та оновлення моделей, що значно спрощує їхню інтеграцію та адаптацію до нових даних. Розроблена архітектура може бути застосована для моніторингу пацієнтів у реальному часі, аналізу медичних зображень, прогнозування стану пацієнтів та персоналізованої медицини. Її використання дозволяє скоротити час обробки запитів, покращити точність діагностики та підвищити ефективність лікування завдяки аналізу великих масивів медичних даних. Використання розподілених сервісів та автоматизованих пайплайнів навчання моделей забезпечує гнучкість системи, що дозволяє легко масштабувати її та адаптувати до зростаючих обсягів даних та нових досліджень у сфері медицини. Основними викликами є складність налаштування інфраструктури, високі вимоги до обчислювальних ресурсів, а також необхідність дотримання стандартів безпеки даних відповідно до вимог HIPAA та GDPR.Таким чином, запропонована архітектура демонструє ефективний підхід до розгортання інтелектуальних медичних платформ, що поєднують потужні алгоритми машинного навчання з високонадійною мікросервісною структурою, сприяючи розвитку інноваційних рішень у сфері охорони здоров’я.