Hastane ve Sağlık Sektörü HPC

Sağlık sektöründe hesaplama altyapısına duyulan ihtiyaç, kliniğin ötesine geçmiş durumdadır. Radyoloji departmanları günde yüzlerce yüksek çözünürlüklü görüntü seti işliyor; genomik laboratuvarlar tüm exom ya da tüm genom dizileme verileriyle çalışıyor; araştırma birimleri hasta kohortları üzerinde makine öğrenmesi modelleri eğitiyor. Bu iş yüklerinin tamamı hem yüksek hesaplama kapasitesi hem de hasta verisinin yasal güvencesini sağlayan altyapı gerektiriyor.

Türkiye’de KVKK kapsamında kişisel sağlık verisi “özel nitelikli kişisel veri” statüsündedir. Bu durum, söz konusu verilerin yurt içinde ve denetlenebilir bir ortamda işlenmesini zorunlu kılmaktadır. Mevasis, sağlık kuruluşlarına Türkiye lokasyonlu, KVKK uyumlu HPC altyapısı ve yönetilen hizmet modeli sunmaktadır.

Sağlıkta HPC Neden Gerekli?

Tıbbi görüntüleme ve klinik veri analizindeki hızlanma, geleneksel sunucu altyapısının sınırlarını zorlamaktadır. Üç somut örnek:

Tipik İş Yükleri

Tıbbi Görüntüleme ve Yapay Zeka

Görüntü tabanlı tanı desteği sistemleri, eğitim aşamasında büyük veri kümeleri ve güçlü GPU gerektirirken çıkarım (inference) aşamasında düşük gecikme süresi önceliklidir.

Yaygın kullanılan çerçeveler ve araçlar:

Örnek: Akciğer nodülü tespit modeli eğitimi

Genomik ve Biyoinformatik

Klinik genomik, tanı ve tedavi planlaması için giderek daha fazla rutin hale gelmektedir. Tümör genomu analizi, nadir hastalık tanısı ve farmakogenomik testler başlıca uygulama alanlarıdır.

Klinik WES örneği (Whole Exome Sequencing):

Moleküler Simülasyon ve İlaç Araştırması

Hastane bünyesindeki araştırma merkezleri ve ileri tıp fakülteleri, deneysel tedavilerin etki mekanizmalarını anlamak için hesaplamalı yöntemler kullanmaktadır.

Klinik Veri Analitiği ve Makine Öğrenmesi

Hasta kayıtları, laboratuvar sonuçları ve klinik notlar üzerinde yürütülen büyük ölçekli makine öğrenmesi çalışmaları:

KVKK Uyumu ve Veri Güvenliği

Türkiye’de kişisel sağlık verisi işlenmesi, KVKK’nın 6. maddesi kapsamında özel nitelikli veri sınıfına girmektedir. Bu sınıf için alınması gereken önlemler arasında teknik ve idari tedbirler, veri işleme kayıtları ve Kişisel Verileri Koruma Kurulu yönetmeliklerine uyum yer almaktadır.

Yurt dışı bulut altyapısı kullanımı, kişisel sağlık verisinin yurt dışına aktarılması anlamına gelir. Bu aktarım KVKK madde 9 kapsamında ek koşullara (açık rıza ya da yeterli koruma kararı) tabidir ve pratik uygulamada ciddi hukuki risk barındırır.

Mevasis sağlık altyapısının temel güvenceleri:

Referans Yapılandırma: Sağlık Araştırma Merkezi HPC

Sağlık Araştırma Merkezi — Referans HPC Yapılandırması

Login / Transfer Node (2 adet, yük dengeli)
├── GPU Compute Nodes (4–8 adet)
│   └── 2× Intel Xeon Gold 6438M + 4× NVIDIA A100 80 GB SXM
│       256 GB DDR5 sistem belleği
│       (Görüntü analizi, Parabricks, GROMACS, AlphaFold)
│
├── CPU Compute Nodes (8–16 adet)
│   └── 2× AMD EPYC 9354 (32-core), 512 GB DDR5
│       (GATK, STAR, ANNOVAR, EHR analitik)
│
├── High-Memory Node (2 adet)
│   └── 2× AMD EPYC 9654, 1.5 TB DDR5
│       (Büyük kohort analizi, Gaussian, büyük ölçekli varyant anotasyon)
│
└── Depolama Katmanı
    ├── NVMe scratch: BeeGFS, 4 GB/s+ bant genişliği
    ├── Kapasite deposu: ZFS tabanlı, yedekli, şifrelenmiş
    └── Arşiv: S3 uyumlu nesne deposu, yaşam döngüsü politikaları

Ağ: InfiniBand HDR100 (MPI ve GPU-GPU trafiği)
İş Kuyruğu: SLURM + projeye özel bölüm yapısı
Güvenlik: İzole ağ segmenti, şifrelenmiş depolama, denetim logu

Mevasis Sağlık Sektörü HPC Hizmetleri

Mevasis, hastane araştırma merkezleri, tıp fakülteleri, genomik laboratuvarlar ve sağlık teknoloji şirketlerine özelleştirilmiş HPC hizmetleri sunmaktadır: