Datalake serverless en la nube de AWS para procesamiento de datos de un laboratorio clínico

Abstract

La pandemia de Covid-19 desafió a las entidades médicas a nivel global, llevándolas a buscar soluciones en tecnologías actuales para gestionar la información de sus pacientes debido al aumento de registros, la complejidad creciente para integrar su información, y la capacidad de análisis de los resultados obtenidos. Este estudio se centra en una cadena de laboratorios clínicos con dos sedes situadas en Perú que enfrentaba los mismos desafíos en la gestión de la data obtenida de sus pacientes. Para abordar estos desafíos y adaptarse tecnológicamente, se implementó un Datalake serverless en la nube de AWS para procesamiento de datos. Esta estrategia aprovecha los procesos ETL en la nube para el procesamiento de los datos de forma altamente disponible, segura y escalable, lo que permite adaptarse ágilmente a las necesidades cambiantes del sector de salud. Implementando la solución se listaron los tiempos y costes antes y después de la solución, obteniéndose una disminución del 77% de los costos y 78% de tiempo en la generación de reportes. En resumen, el estudio presenta una solución innovadora para los desafíos tecnológicos en durante y después de era Covid, destacando la eficiencia y bajo coste de las arquitecturas de software serverless en la nube para la gestión de acceso crítico y seguro de datos médicos.

The Covid-19 pandemic challenged medical entities globally, leading them to seek solutions in current technologies to manage their patients' information due to the increase of records, the growing complexity to integrate their information, and the capacity to analyze the results obtained. This study focuses on a chain of clinical laboratories with two sites located in Peru that faced the same challenges in managing the data obtained from their patients. To address these challenges and adapt technologically, a Datalake serverless Datalake was implemented in the AWS cloud for data processing. This strategy leverages ETL processes in the cloud to process data in a highly available, secure and scalable manner, allowing for agile adaptation to the changing needs of the healthcare sector. Implementing the solution, the time and costs before and after the solution were listed, obtaining a 77% decrease in costs and 78% decrease in time in the generation of reports. In summary, the study presents an innovative solution to the technological challenges during and after the Covid era, highlighting the efficiency and low cost of serverless software architectures in the cloud for the management of critical and secure access to medical data.