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Un mejor seguimiento médico a los pacientes con Google Cloud

Longev.ai es un servicio que busca obtener datos de pacientes y ponerlos accesibles a los médicos que buscan dar un mejor seguimiento del paciente, aprovechando diferentes dispositivos inteligentes conectados a un smartphone. Estos dispositivos generan una gran cantidad de datapoints y necesitan ser accesibles en tiempo real para ser analizadas por los médicos y para lanzar alertas sobre un paciente que tenga un comportamiento fuera de lo común.

Desde el punto de vista de un médico es importante tener posibilidad de consultar históricamente datos como presión, ritmo cardiaco, glucosa en la sangre, ejercicio realizado de un paciente en seguimiento para poder tomar mejores decisiones y enterarse de picos anómalos que puedan aumentar el riesgo del paciente.

El reto consistía en tener accesible información en tiempo real y poder tener escalabilidad para soportar una gran cantidad de dispositivos enviando datos a la plataforma con una solución en la que el costo fuera incrementando con la demanda con la menor cantidad de costo operativo posible.

Así fue como nuestro equipo de Google Cloud Certified Data Engineers diseñó una arquitectura con componentes PaaS de Google Cloud, se utilizó App Engine para los endpoints de interconexión desde los dispositivos móviles los cuales envían los datapoints a Pub/Sub mismos que son agregados y transformados en DataFlow e ingestados finalmente a BigQuery.

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Este diseño al ser basado en componentes NoOps logró reducir la necesidad de mantener la solución o aplicar parches de seguridad a cero, y cumpliendo al mismo tiempo con los mayores estándares de seguridad de la industria como HIPPA.

Desde el punto de vista de escalabilidad App Engine Standard está listo para escalar a atender las peticiones necesarias de forma automática, y a través de los componentes de Big Data de Google se logró tener la información en near-real-time de forma segura.

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