В рамках продолжающейся работы нашей веб-студии над DOCSPER — приложением медицинской энциклопедии, предназначенным для помощи пользователям в поиске и изучении лекарств по всему миру — я сосредоточился на архитектуре данных, которая все это питает.

Моя роль заключается в разработке надежной, структурированной и проверенной медицинской базы данных, содержащей информацию о лекарствах, побочных эффектах, инструкциях по применению, рецептах и обучении пациентов. Это та работа с бэкендом, которая гарантирует, что пользователи найдут точную и надежную информацию, когда и где она им нужна.

🔧 Технологический стек

• Python — обработка и преобразование данных
• SQL — запросы и структурирование данных
• PostgreSQL — основная база данных
• Docker — контейнеризация и масштабирование

Одна из основных проблем, которые мы решаем, — это отсутствие централизованной, надежной информации о лекарствах, особенно для глобальных пользователей, пытающихся понять иностранные рецепты или сравнить лекарства между странами. DOCSPER стремится заполнить этот пробел — и делает это чистым, удобным для пользователя и медицински ответственным способом.

Будь вы пациентом, опекуном или компанией в области здравоохранения, DOCSPER приносит ясность и доступность медицинских знаний — поддерживаемые хорошо спроектированными основами данных.

Больше обновлений скоро, пока мы продолжаем строить! 🚀

🧠 За кулисами DOCSPER: Создание глобальной медицинской энциклопедии от сырых данных до надежного продукта

Когда я впервые присоединился к проекту DOCSPER — приложению медицинской энциклопедии, направленному на помощь людям по всему миру в поиске и понимании лекарств — я знал, что это будет не просто еще одна работа с базой данных.

Мы не просто хранили данные — мы создавали надежную, масштабируемую основу для глобальной медицинской информации, и это означало, что каждый бит данных должен был быть точным, структурированным, проверенным и готовым поддерживать миллионы запросов от пользователей на разных языках и в разных регионах.

🔍 Шаг 1: Поиск открытых медицинских данных

Моя первая большая задача? Поиск надежных источников данных.

Эта часть была похожа на детективную работу. Я исследовал десятки публичных наборов данных, предоставленных:

• FDA (Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США)
• EMA (Европейское агентство по лекарственным средствам)
• Базами данных ВОЗ
• Национальными порталами здравоохранения таких стран, как Канада, Австралия, Израиль и Индия
• Портами открытых данных (data.gov, healthdata.gov и др.)

Некоторые наборы данных приходили в формате CSV, другие в XML, JSON или даже были зарыты в PDF. У многих были разные схемы, языки и терминологии. Здесь и началась настоящая работа.

🧹 Шаг 2: Очистка и структурирование с Python

Как только я собрал сырые данные, я использовал Python и набор инструментов библиотек для науки о данных для их очистки и преобразования:

• Pandas — изменение формы и объединение больших наборов данных
• BeautifulSoup & lxml — парсинг и анализ XML/HTML контента
• NumPy — базовые операции с массивами
• Regex — очистка грязных текстовых полей
• Langdetect & TextBlob — автоматическое определение и перевод терминов
• OpenRefine (внешний инструмент) — первоначальная исследовательская очистка

Я разработал скрипты для стандартизации названий лекарств, извлечения активных ингредиентов, сопоставления международных эквивалентов и категоризации по типу лечения, дозировке и побочным эффектам.

Одной из ключевых проблем было обращение с несоответствиями — одна страна могла перечислить лекарство как "Ибупрофен 200мг," другая просто "Адвил." Я создал алгоритмы сопоставления, чтобы помочь нормализовать эти данные.

🧰 Шаг 3: Создание инфраструктуры данных

Очищенным данным нужен был надежный дом — поэтому я настроил базу данных PostgreSQL для хранения всего в нормализованной схеме, с таблицами для:

• Лекарств
• Активных ингредиентов
• Стран и доступности
• Побочных эффектов
• Использования и предупреждений
• Образовательного контента для пользователей

Для упрощения управления базой данных я использовал Docker для создания изолированных сред. С несколькими контейнерами я мог:

• Запускать разные экземпляры PostgreSQL на отдельных портах для staging, тестирования и продакшена
• Создавать безопасные тестовые среды для фронтенд-разработчиков для получения образцов данных
• Быстро сбрасывать или мигрировать версии без простоя

Docker стал настоящим экономителем времени — и сделал мою настройку портативной и последовательной на разных машинах и участниках команды.

🧠 Шаг 4: Управление проектом и сотрудничество

Это не была миссия в одиночку. Я тесно работал с нашими фронтенд-разработчиками, UI/UX дизайнерами и клиентом.

Чтобы оставаться организованными, мы использовали:

• Jira — задачи, баги, вехи
• Cursor AI — ИИ-помощник для проверки кода и мозгового штурма улучшений
• Slack & Zoom — общение
• Еженедельные демо — держали клиента в курсе

Jira помогла нам разбить работу на управляемые части — от настройки конвейера данных до определения эндпоинтов, необходимых фронтенду, до отслеживания обратной связи по дизайну базы данных.

🏥 Бизнес-ценность DOCSPER

DOCSPER — это не просто крутой технический проект — у него есть реальная ценность.

• Для путешественников: помогает людям понимать иностранные рецепты за границей
• Для пациентов и опекунов: объясняет лекарства понятным способом
• Для клиник и аптек: предлагает способ встраивания проверенной информации о лекарствах в платформы
• Для бизнеса в области здравоохранения: основа для умных напоминаний о таблетках, проверщиков симптомов, приложений телемедицины

В мире с таким количеством дезинформации о здоровье мы создаем то, чему пользователи действительно могут доверять.

🚀 Что дальше?

Я взволнован тем, куда это идет. Следующие шаги включают:

• Интеграцию ИИ-предложений для связанных лекарств
• Расширение поддержки для большего количества стран и языков
• Добавление механизмов обратной связи пользователей для улучшения качества
• Создание административной панели для обновлений данных в реальном времени

Работа над DOCSPER стала одним из самых вдохновляющих технических и командных опытов — и это только начинается.