Zintegrowana Architektura i Stos Technologiczny dla Platformy AI-Medycznej EEG (2026)

## 1. Wyzwania Inżynieryjne uHD-EEG (1024 Hz)

Przetwarzanie sygnałów z elektroencefalografii o bardzo wysokiej gęstości (256 kanałów, 1024 Hz) tworzy potężny potok informacji: **262 144 próbek na sekundę**. Platforma musi archiwizować i przetwarzać >1 MB danych/s na pacjenta bez opóźnień, co jest kluczowe dla detekcji biomarkerów High Frequency Oscillations (HFO).

## 2. Compliance: MDR i IEC 62304

System został zaprojektowany jako **Software as a Medical Device (SaMD)** klasy IIa/IIb.

- **IEC 62304**: Wymaga determinizmu i pełnej weryfikowalności kodu.

- **Bezpieczeństwo**: Architektura Zero Trust, szyfrowanie end-to-end i zgodność z RODO/HIPAA.

## 3. Komunikacja Czasu Rzeczywistego: gRPC i WebSocket

- **Internal (Microservices)**: Protokół **gRPC** (HTTP/2) z binarną serializacją Protobuf dla maksymalnej przepustowości.

- **Client (Browser)**: Pełnodupleksowy **WebSocket** z binarnym ładunkiem **FlatBuffers** (zero-copy deserialization), co eliminuje narzut parsowania JSON/SSE.

## 4. Backend: Go (Ingestion) + FastAPI (AI)

- **Go (Golang)**: Obsługuje tysiące *goroutines* przy minimalnym śladzie pamięciowym. Odpowiada za kryptografię i przyjmowanie strumieni uHD-EEG.

- **FastAPI (Python)**: Orkiestracja modeli AI (PyTorch, TensorFlow). Pozwala na szybkie wdrażanie nowych algorytmów przez badaczy.

## 5. Storage: TimescaleDB (PostgreSQL)

Tradycyjne bazy SQL nie radzą sobie z "klifem wydajnościowym" przy miliardach rekordów.

- **Hypertables**: Automatyczne partycjonowanie zapobiega fragmentacji indeksów.

- **Kompresja Kolumnowa**: Redukcja zapotrzebowania na dysk o 90%.

- **Continuous Aggregates**: Przeliczanie podsumowań (np. 1-minutowe okna) w tle.

## 6. Inferencja AI: ONNX Runtime + TensorRT

Format **ONNX** eliminuje *vendor lock-in*. Dzięki silnikowi **TensorRT**, system wykorzystuje rdzenie Tensor w układach GPU NVIDIA do milisekundowej inferencji modeli CNN i Transformer, zachowując fallback na instrukcje CPU (AVX-512).

## 7. Frontend: SvelteKit

Wybór frameworka **SvelteKit** eliminuje narzut Virtual DOM (tzw. Complexity Tax). Kompilacja do czystego JavaScriptu gwarantuje płynne renderowanie 256 kanałów EEG przy 60 FPS na stacjach lekarskich.

## Wnioski

Integracja Go (ingest), TimescaleDB (storage) i SvelteKit (UI) tworzy kaskadowy łańcuch wydajnościowy gotowy na wyzwania nowoczesnej neuroinformatyki i certyfikację medyczną.