Сверхбыстрая система хранения данных для ИИ-видеонаблюдения в реанимации создана при уч...
Сверхбыстрая система хранения данных для ИИ-видеонаблюдения в реанимации создана при участии ученых из ЛЭТИ Исследователи из Технологического института Веллора (Индия) и СПбГЭТУ «ЛЭТИ» представили архитектуру базы данных для систем интеллектуального мониторинга в отделениях интенсивной терапии. Решение позволяет сократить время реакции на критические события до 60 миллисекунд, тогда как традиционные базы данных могут задерживать тревожный сигнал на 1,5–2 секунды. Проблема в том, что камеры и медицинские датчики генерируют непрерывные высокоскоростные потоки информации, а стандартные СУБД, изначально созданные для финансовой или административной отчетности, тратят ресурсы на блокировку таблиц, перестройку индексов и синхронную запись журналов транзакций. В критический момент это приводит к очереди запросов и заморозке интерфейсов мониторинга именно тогда, когда медперсоналу нужна мгновенная визуализация. Новая система полностью размещается в оперативной памяти, использует прямой доступ к памяти и упрощенный кольцевой буфер, а надежность обеспечивается фоновой синхронизацией с диском. Прототип успешно прошел испытания в условиях, имитирующих реальную палату, и экстремальный стресс-тест с одновременной тревогой от множества камер, продемонстрировав превосходство над зарубежными аналогами по скорости и стабильности при минимальной нагрузке на процессор. Разработчики отмечают, что систему уже можно внедрять в инфраструктуру «умных больниц» для мгновенного оповещения о падении пациента или смещении катетеров. В планах – аппаратное ускорение на базе специализированных микросхем, исследование квантового машинного обучения для анализа сложных медицинских паттернов и добавление легкой блокчейн-верификации для гарантии неизменности данных при долгосрочном архивировании. Результаты опубликованы в Frontiers in Digital Health (Q1), исследование поддержано Российским научным фондом.