Sundhedsdataanalyse: AWS Casestudie

Information er det 21. århundredes olie, og analyse er forbrændingsmotoren,” sagde Peter Sondergaard, Senior Vice President hos Gartner. På samme måde udtalte den britiske datavidenskabsiværksætter Clive Humby berømt: “Data er den nye olie.” Intet sted er dette mere relevant end i sundhedsbranchen, hvor data spiller en afgørende rolle for at forbedre patientresultater og operationel effektivitet.I dagens datadrevne verden skal sundhedsudbydere udnytte kraften i dataanalyse for at forbedre patientpleje, strømline driften og overholde strenge regler. Med de rette værktøjer kan rettidige beslutninger træffes, som forbedrer patientresultater, reducerer omkostninger og optimerer ressourcer. Men at udnytte det fulde potentiale i dataanalyse byder på udfordringer – lige fra datakvalitet og personlige oplysninger til standardiseringsproblemer, lagring og kompleks datavisualisering.Det er her, Amazon Web Services (AWS) træder ind som en game-changer. AWS tilbyder uovertruffen skalerbarhed, sikkerhed og avancerede analyseværktøjer, hvilket gør det lettere for sundhedsorganisationer at overvinde disse forhindringer og frigøre potentialet i deres data.I denne casestudie udforsker vi, hvordan en sundhedsudbyder, ved hjælp af JetBase, succesfuldt udnyttede AWS til at overvinde sine dataudfordringer. Læs videre for at lære, hvordan vi hjalp vores klient med at integrere AWS-løsninger og fortsat understøtter deres daglige dataoperationer.Baggrund for sundhedsudbyderenSundhedsudbyderen driver en webplatform, hvor læger kan overvåge patienters sundhedsindikatorer i realtid og bruge kunstig intelligens (AI) til at reducere dataoverload og strømline informationshåndtering. Derudover giver platformen klinikker mulighed for at spore lægers aktiviteter, administrere fakturering og sikkert gemme alle datarapporter.Med en stor patientbase og en bred portefølje af medicinske ydelser behandler platformen enorme mængder data hver dag. På grund af fortrolighedsaftaler kan vi ikke oplyse organisationens navn, men de er anerkendt som en af de førende sundhedsudbydere i deres region.Da klienten henvendte sig til os, stod de over for alvorlige udfordringer. Den eksisterende platform var langsom og kæmpede med at håndtere store mængder patientdata, hvilket resulterede i ydeevneproblemer. For at løse dette anbefalede vi at flytte applikationen til skyen og integrere den med AWS. Dette ville ikke kun forbedre ydeevnen, men også give skalerbarhed, sikkerhed og omkostningseffektivitet.UdfordringerFør implementeringen af AWS stod sundhedsudbyderen over for flere centrale udfordringer:Kompleks datastyring: Organisationen håndterede data fra flere kilder – såsom elektroniske patientjournaler (EPJ'er), patientovervågningsenheder og forsikringssystemer. Med både strukturerede og ustrukturerede data, der voksede eksponentielt, blev håndtering af lagring og genfinding overvældende.Begrænset indsigt i realtid: Det eksisterende system kæmpede med at behandle data hurtigt nok til at give indsigt i realtid, hvilket førte til forsinkede beslutninger. Dette påvirkede patientplejen, da sundhedspersonale ikke kunne handle ud fra opdateret information.Overholdelse og sikkerhed: At sikre overholdelse af sundhedslovgivning som HIPAA og GDPR, samtidig med at man opretholdt stærk datasikkerhed, var en konstant udfordring.Skalerbarhedsproblemer: Gamle systemer var dyre at skalere og vedligeholde. Med de voksende databehov hæmmede dette innovation og øgede omkostningerne.AWS-løsningen for en sundhedsudbyderFor at løse disse problemer migrerede vi platformen til AWS og valgte specifikke tjenester, der var skræddersyet til sundhedsudbyderens behov:Amazon S3Vi valgte Amazon S3 for dets brancheførende skalerbarhed, sikkerhed og pålidelighed. S3 gjorde det muligt for sundhedsudbyderen at lagre store mængder strukturerede og ustrukturerede data, samtidig med at det tilbød 99.999999999% datadurstighed. Dets automatiserede data livscyklusstyring reducerede lagringsomkostningerne ved at sikre, at data blev lagret på den mest omkostningseffektive måde.AWS LambdaTil realtidsdatabehandling implementerede vi AWS Lambda, en serverløs computingtjeneste. Den gjorde det muligt for platformen automatisk at behandle data som svar på begivenheder – såsom en patient, der logger en ny sundhedsmetrik – uden behov for at provisionere eller administrere servere.AWS HealthScribeFor at strømline dokumentationsprocessen og forbedre kliniske arbejdsgange integrerede vi HealthScribe. Denne tjeneste transskriberer patient-læge-samtaler og udtrækker automatisk vigtige medicinske indsigter, såsom diagnoser og behandlingsplaner. Ved at udnytte AI reducerer HealthScribe dokumentationsbyrden for sundhedsudbydere, hvilket frigør dem til at fokusere på patientpleje og forbedre datanøjagtigheden til analyser.Amazon BedrockVi anvendte Amazon Bedrock for at forbedre sundhedsudbyderens evne til at udvikle og implementere generativ AI-applikationer, der er skræddersyet til dataanalyse. Med Bedrock kan udbyderen nemt bygge brugerdefinerede AI-modeller, der genererer indsigt fra enorme mængder medicinske data, hvilket hjælper med at forudsige patientresultater, analysere tendenser og optimere behandlingsplaner med høj nøjagtighed.Amazon TranscribeTil tale-til-tekst-behov i sundhedsdatabehandling integrerede vi Amazon Transcribe. Denne tjeneste konverterer lydoptagelser, såsom lægekonsultationer eller patientnotater, til nøjagtige, søgbare tekstdata. Dette muliggør problemfri integration af talt information i sundhedsplatformens dataanalyseprocesser, forbedrer tilgængeligheden af patientjournaler og understøtter realtidsbeslutningstagning.ImplementeringsprocesImplementeringen begyndte med en problemfri migrering af sundhedsudbyderens data fra on-premise systemer til Amazon S3. AWS Lambda blev derefter integreret til realtidsdatabehandling, efterfulgt af implementeringen af Amazon Redshift til storskala analyser. Amazon QuickSight leverede interaktive dashboards til datavisualisering, mens Amazon SageMaker blev brugt til at introducere avancerede maskinlæringskapaciteter.Gennem hele processen sikrede strenge sikkerhedsprotokoller overholdelse af branchens regler som HIPAA. AWS’s indbyggede sikkerhedsfunktioner, herunder kryptering og identitetsstyring, var afgørende for at opretholde fortroligheden og integriteten af følsomme sundhedsdata.Resultater og udbytteMigrationen til AWS transformerede sundhedsudbyderens drift:Realtidsindsigt: Integrationen af AWS Lambda og Redshift muliggjorde realtidsdataanalyse, hvilket førte til hurtigere og mere præcise beslutninger truffet af sundhedspersonale.Skalerbarhed: Med AWS's fleksible infrastruktur kunne platformen nemt skalere for at imødekomme stigende datamængder uden dyre hardwareopgraderinger.Omkostningsbesparelser: Ved at flytte til skyen reducerede sundhedsudbyderen sine IT-omkostninger med 40%, primært gennem eliminering af dyr on-premise infrastruktur.Forbedrede patientresultater: Realtidsadgang til patientdata gjorde det muligt for læger at stille hurtigere diagnoser og justere behandlingsplaner hurtigere, hvilket førte til forbedrede sundhedsresultater.Overholdelse og sikkerhed: AWS's udvalg af compliance-certificeringer (HIPAA, GDPR osv.) sikrede, at udbyderen opretholdt robuste databeskyttelsesforanstaltninger, samtidig med at de opfyldte lovgivningsmæssige krav.Eksempler på cases1. Analyse af store mængder data fra sundhedsenheder: Ved hjælp af Amazon Bedrock udviklede sundhedsudbyderen AI-drevne modeller til at behandle og analysere store mængder data fra bærbare sundhedsenheder, såsom fitness-trackere og kontinuerlige glukosemålere. Bedrock gjorde det muligt for platformen nemt at implementere generative AI-modeller, der analyserer tendenser i patientgenererede sundhedsdata, såsom puls, søvnmønstre og glukoseniveauer. Dette gjorde det muligt for læger at få dybere indsigt i patientens sundhed, hvilket muliggjorde personlige plejeplaner, tidlig opdagelse af potentielle problemer og mere effektiv langsigtet sundhedspleje.2. Optimering af lægeplanlægning: Med AWS's analysefunktioner automatiserede platformen processen med at planlægge læger baseret på patientefterspørgsel, klinikkens arbejdsbyrde og individuelle lægepræstationsmålinger. Dette forbedrede ikke kun den operationelle effektivitet, men sikrede også, at de rette læger var tilgængelige, når der var brug for dem.3. Mobil sundhedsovervågning: Ved at udnytte Amazon S3 og Lambda muliggjorde sundhedsudbyderens mobilapp, at patienter kunne overvåge deres sundhedsdata, såsom puls og glukoseniveauer, i realtid. Advarsler om medicinpåmindelser eller unormale aflæsninger blev automatisk sendt til både patienten og deres sundhedsudbyder, hvilket forbedrede den proaktive pleje.Konklusion og fremtidsperspektiverVed at migrere deres dataanalyseoperationer til AWS lykkedes det sundhedsudbyderen at løse udfordringer inden for datastyring, realtidsindsigt, overholdelse og skalerbarhed. AWS's robuste platform styrkede organisationen til at forbedre patientpleje, reducere driftsomkostninger og fremtidssikre deres operationer.Fremadrettet har udbyderen betydelige muligheder for yderligere at udvide sine kapaciteter. Dybere integration af AI-drevne løsninger kunne optimere arbejdsgange, personliggøre behandlingsplaner og forbedre ressourcestyring. Da AWS fortsætter med at innovere, er sundhedsudbyderen godt positioneret til at lede inden for datadrevet sundhedspleje og sætte nye standarder for operationel effektivitet og patientpleje.Hos JetBase er vi her for at støtte vores kunder i at udnytte det fulde potentiale af dataanalyse og AWS-implementering til IT-projekter inden for sundhedspleje. Vores ekspertise er til din rådighed – tøv ikke med at kontakte os for en gratis konsultation og for at udforske, hvordan vi kan hjælpe med at løfte dit projekt.

Sundhedsdataanalyse: AWS Casestudie

Vores Caser

Seneste Artikler

Migrering af Cypress-tests til Playwright med Copilot

En Komplet Guide til Implementering af Mikrotjenester på AWS

Outsourcing af softwareudvikling i 2025: En komplet guide