Gesundheitsdatenanalyse: AWS Fallstudie

„Informationen sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Analysen sind der Verbrennungsmotor“, sagte Peter Sondergaard, Senior Vice President bei Gartner. Ähnlich formulierte der britische Datenwissenschaftsunternehmer Clive Humby seinen berühmten Satz: „Daten sind das neue Öl.“ Nirgendwo ist dies relevanter als in der Gesundheitsbranche, wo Daten eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Patientenergebnissen und der operativen Effizienz spielen.

In der heutigen datengesteuerten Welt müssen Gesundheitsdienstleister die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse nutzen, um die Patientenversorgung zu verbessern, Abläufe zu optimieren und strenge Vorschriften einzuhalten. Mit den richtigen Tools können zeitnahe Entscheidungen getroffen werden, die Patientenergebnisse verbessern, Kosten senken und Ressourcen optimieren. Das volle Potenzial der Datenanalyse auszuschöpfen, birgt jedoch Herausforderungen – von Datenqualität und Datenschutzbedenken bis hin zu Standardisierungsproblemen, Speicherung und komplexer Datenvisualisierung.

Hier kommt Amazon Web Services (AWS) als Game Changer ins Spiel. AWS bietet unübertroffene Skalierbarkeit, Sicherheit und fortschrittliche Analysetools, die es Gesundheitsorganisationen erleichtern, diese Hindernisse zu überwinden und das Potenzial ihrer Daten freizusetzen.

In dieser Fallstudie untersuchen wir, wie ein Gesundheitsdienstleister mit Hilfe von JetBase AWS erfolgreich eingesetzt hat, um seine Datenherausforderungen zu meistern. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie wir unserem Kunden geholfen haben, AWS-Lösungen zu integrieren und seine täglichen Datenoperationen weiterhin zu unterstützen.

Der Gesundheitsdienstleister betreibt eine Webplattform, auf der Ärzte die Gesundheitsindikatoren von Patienten in Echtzeit überwachen und künstliche Intelligenz (KI) nutzen können, um Datenüberflutung zu reduzieren und das Informationsmanagement zu optimieren. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform Kliniken, die Aktivitäten von Ärzten zu verfolgen, die Abrechnung zu verwalten und alle Datenberichte sicher zu speichern.

Mit einer großen Patientenbasis und einem vielfältigen Portfolio medizinischer Dienstleistungen verarbeitet die Plattform täglich enorme Datenmengen. Aufgrund von Vertraulichkeitsvereinbarungen können wir den Namen der Organisation nicht preisgeben, aber sie gilt als einer der führenden Gesundheitsdienstleister in ihrer Region.

Als der Kunde an uns herantrat, stand er vor ernsthaften Herausforderungen. Die bestehende Plattform war langsam und hatte Schwierigkeiten, große Mengen an Patientendaten zu verarbeiten, was zu Leistungsproblemen führte. Um dies zu beheben, empfahlen wir, die Anwendung in die Cloud zu migrieren und in AWS zu integrieren. Dies würde nicht nur die Leistung verbessern, sondern auch Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz bieten.

Vor der Einführung von AWS stand der Gesundheitsdienstleister vor mehreren zentralen Herausforderungen:

• Komplexität des Datenmanagements: Die Organisation verarbeitete Daten aus mehreren Quellen – wie elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), Patientenüberwachungsgeräten und Versicherungssystemen. Da sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten exponentiell wuchsen, wurde die Verwaltung von Speicherung und Abruf überwältigend.
• Begrenzte Echtzeit-Einblicke: Das bestehende System hatte Schwierigkeiten, Daten schnell genug zu verarbeiten, um Echtzeit-Einblicke zu liefern, was zu verzögerten Entscheidungen führte. Dies beeinträchtigte die Patientenversorgung, da medizinische Fachkräfte nicht auf aktuelle Informationen reagieren konnten.
• Compliance- und Sicherheitsbedenken: Die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften wie HIPAA und DSGVO bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer starken Datensicherheit war eine ständige Herausforderung.
• Skalierbarkeitsprobleme: Altsysteme waren teuer zu skalieren und zu warten. Mit dem wachsenden Datenbedarf behinderte dies Innovationen und erhöhte die Kosten.

Um diese Probleme zu lösen, migrierten wir die Plattform zu AWS und wählten spezifische Services aus, die auf die Bedürfnisse des Gesundheitsdienstleisters zugeschnitten waren:

• Amazon S3

Wir haben Amazon S3 aufgrund seiner branchenführenden Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit gewählt. S3 ermöglichte es dem Gesundheitsdienstleister, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern, und bot dabei eine Datenhaltbarkeit von 99,999999999 %. Das automatisierte Datenlebenszyklusmanagement reduzierte die Speicherkosten, indem es sicherstellte, dass Daten auf die kostengünstigste Weise gespeichert wurden.

• AWS Lambda

Für die Echtzeit-Datenverarbeitung implementierten wir AWS Lambda, einen serverlosen Computing-Dienst. Er ermöglichte es der Plattform, Daten automatisch als Reaktion auf Ereignisse – wie die Eingabe eines neuen Gesundheitswerts durch einen Patienten – zu verarbeiten, ohne dass Server bereitgestellt oder verwaltet werden mussten.

• AWS HealthScribe

Zur Optimierung des Dokumentationsprozesses und zur Verbesserung klinischer Arbeitsabläufe integrierten wir HealthScribe. Dieser Dienst transkribiert Patient-Arzt-Gespräche und extrahiert automatisch wichtige medizinische Erkenntnisse, wie Diagnosen und Behandlungspläne. Durch den Einsatz von KI reduziert HealthScribe den Dokumentationsaufwand für Gesundheitsdienstleister, wodurch diese sich auf die Patientenversorgung konzentrieren und die Datengenauigkeit für Analysen verbessern können.

• Amazon Bedrock

Wir setzten Amazon Bedrock ein, um die Fähigkeit des Gesundheitsdienstleisters zu verbessern, generative KI-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen, die auf die Datenanalyse zugeschnitten sind. Mit Bedrock kann der Anbieter problemlos benutzerdefinierte KI-Modelle erstellen, die Erkenntnisse aus riesigen Mengen medizinischer Daten generieren und dabei helfen, Patientenergebnisse vorherzusagen, Trends zu analysieren und Behandlungspläne mit hoher Genauigkeit zu optimieren.

• Amazon Transcribe

Für Sprach-zu-Text-Anforderungen in Gesundheitsdaten-Workflows integrierten wir Amazon Transcribe. Dieser Dienst wandelt Audioaufnahmen, wie Arztkonsultationen oder Patientennotizen, in genaue, durchsuchbare Textdaten um. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration gesprochener Informationen in die Datenanalyseprozesse der Gesundheitsplattform, verbessert die Zugänglichkeit von Patientenakten und unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit.

Die Implementierung begann mit einer nahtlosen Migration der Daten des Gesundheitsdienstleisters von On-Premise-Systemen zu Amazon S3. Anschließend wurde AWS Lambda für die Echtzeit-Datenverarbeitung integriert, gefolgt von der Bereitstellung von Amazon Redshift für groß angelegte Analysen. Amazon QuickSight stellte interaktive Dashboards für die Datenvisualisierung bereit, während Amazon SageMaker für die Einführung fortschrittlicher maschineller Lernfunktionen eingesetzt wurde.

Während des gesamten Prozesses sorgten strenge Sicherheitsprotokolle für die Einhaltung von Branchenvorschriften wie HIPAA. Die integrierten Sicherheitsfunktionen von AWS, einschließlich Verschlüsselung und Identitätsmanagement, waren entscheidend für die Wahrung der Vertraulichkeit und Integrität sensibler Gesundheitsdaten.

Die Migration zu AWS veränderte die Abläufe des Gesundheitsdienstleisters:

• Echtzeit-Einblicke: Die Integration von AWS Lambda und Redshift ermöglichte Echtzeit-Datenanalysen, was zu schnelleren und genaueren Entscheidungen durch medizinische Fachkräfte führte.
• Skalierbarkeit: Mit der flexiblen Infrastruktur von AWS konnte die Plattform problemlos skaliert werden, um zunehmende Datenmengen ohne kostspielige Hardware-Upgrades zu bewältigen.
• Kosteneinsparungen: Durch die Migration in die Cloud reduzierte der Gesundheitsdienstleister seine IT-Kosten um 40 %, hauptsächlich durch die Eliminierung teurer On-Premise-Infrastruktur.
• Verbesserte Patientenergebnisse: Der Echtzeitzugriff auf Patientendaten ermöglichte es Ärzten, schnellere Diagnosen zu stellen und Behandlungspläne rascher anzupassen, was zu verbesserten Gesundheitsergebnissen führte.
• Compliance und Sicherheit: Die AWS-Compliance-Zertifizierungen (HIPAA, DSGVO usw.) stellten sicher, dass der Anbieter robuste Datenschutzmaßnahmen einhielt und gleichzeitig die gesetzlichen Anforderungen erfüllte.

1. Analyse großer Datenmengen von Gesundheitsgeräten: Mithilfe von Amazon Bedrock entwickelte der Gesundheitsdienstleister KI-gesteuerte Modelle, um große Mengen an Daten von tragbaren Gesundheitsgeräten wie Fitness-Trackern und kontinuierlichen Glukosemonitoren zu verarbeiten und zu analysieren. Bedrock ermöglichte es der Plattform, generative KI-Modelle einfach bereitzustellen, die Trends in von Patienten generierten Gesundheitsdaten wie Herzfrequenz, Schlafmuster und Glukosespiegel analysieren. Dies ermöglichte Ärzten tiefere Einblicke in die Patientengesundheit, wodurch personalisierte Behandlungspläne, die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme und ein effektiveres langfristiges Gesundheitsmanagement ermöglicht wurden.

2. Optimierung der Ärzteplanung: Mit den Analysefunktionen von AWS automatisierte die Plattform den Prozess der Ärzteplanung basierend auf Patientennachfrage, Klinikarbeitslasten und individuellen Leistungsmetriken der Ärzte. Dies verbesserte nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern stellte auch sicher, dass die richtigen Ärzte bei Bedarf verfügbar waren.

3. Mobile Gesundheitsüberwachung: Durch die Nutzung von Amazon S3 und Lambda ermöglichte die mobile App des Gesundheitsdienstleisters Patienten, ihre Gesundheitsdaten wie Herzfrequenz und Glukosespiegel in Echtzeit zu überwachen. Warnungen für Medikamentenerinnerungen oder abnormale Messwerte wurden automatisch sowohl an den Patienten als auch an seinen Gesundheitsdienstleister gesendet, was die proaktive Versorgung verbesserte.

Durch die Migration ihrer Datenanalyseoperationen zu AWS hat der Gesundheitsdienstleister Herausforderungen im Datenmanagement, bei Echtzeit-Einblicken, Compliance und Skalierbarkeit erfolgreich gemeistert. Die robuste AWS-Plattform ermöglichte es der Organisation, die Patientenversorgung zu verbessern, Betriebskosten zu senken und ihre Abläufe zukunftssicher zu machen.

Mit Blick auf die Zukunft hat der Anbieter erhebliche Möglichkeiten, seine Fähigkeiten weiter auszubauen. Eine tiefere Integration von KI-gesteuerten Lösungen könnte Arbeitsabläufe optimieren, Behandlungspläne personalisieren und das Ressourcenmanagement verbessern. Da AWS weiterhin innovativ ist, ist der Gesundheitsdienstleister gut positioniert, um im datengesteuerten Gesundheitswesen führend zu sein und neue Maßstäbe für betriebliche Effizienz und Patientenversorgung zu setzen.

Bei JetBase unterstützen wir unsere Kunden dabei, das volle Potenzial der Datenanalyse und AWS-Implementierung für IT-Projekte im Gesundheitswesen zu nutzen. Unser Fachwissen steht Ihnen zur Verfügung – zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren für eine kostenlose Beratung und um zu erfahren, wie wir Ihr Projekt voranbringen können.