Der globale Markt für mHealth-Apps wird voraussichtlich erheblich expandieren, so Fortune Business Insights. Er wird von 80,87 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 861,40 Milliarden US-Dollar bis 2030 ansteigen, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 40,2 % über den Prognosezeitraum.
Der Eintritt in den Markt für medizinische Gesundheits-Apps ist vielversprechend, birgt aber auch einige Herausforderungen. Eine wesentliche Herausforderung ist die Einhaltung von Budgetbeschränkungen, da die Entwicklung von Gesundheits-Apps recht kostspielig sein kann. Die Kosten reichen von 30.000 bis 500.000 US-Dollar, abhängig von der Projektgröße, dem Skalierbarkeitspotenzial und den implementierten Funktionen.
Die Integration neuer Technologien ist der Schlüssel zum Erfolg, aber auch der anspruchsvollste Aspekt des Projektbudgets. Medizinische Technologien wie Telemedizin, Fernüberwachung und Geräte-Tracking sind besonders teuer in der Integration in eine medizinische App.
Die ungefähren Kosten für die Integration von Gesundheitstechnologien:
| Art der Funktion | Funktionen | Kosten der Anwendung mit integrierter Funktion |
| EHR (elektronische Gesundheitsakte) | Wandelt Patientenakten in ein digitales Format um und bietet eine umfassende Plattform für alle Gesundheitsinformationen. | Von 200.000 $ bis 1.000.000 $ |
| Fernüberwachung | Überwacht die Gesundheit von Patienten, ermöglicht einen personalisierten Ansatz und erleichtert zeitnahe Interventionen durch medizinisches Fachpersonal. | Von 150.000 $ bis 300.000 $ |
| Video-Konsultation | Ermöglicht Patienten und medizinischem Fachpersonal, sich virtuell zu verbinden und ähnliche Vorteile wie bei physischen Terminen zu nutzen, wie den Austausch medizinischer Konsultationen und den Erhalt von Diagnosen. | Von 100.000 $ bis 400.000 $ |
| Geräte-Tracking | Verbindet sich nahtlos mit Gesundheitsüberwachungsgeräten wie Glukosemessgeräten und Blutdruckmessgeräten, um Echtzeitdaten zu erfassen. | Von 100.000 $ bis 400.000 $ |
Kostenreduktionsstrategien
Man könnte sagen: Es ist die Kosten wert, aber kann es nicht auch günstiger sein? Die Antwort ist ja. Es gibt viele Möglichkeiten, die Entwicklungskosten wirtschaftlicher zu gestalten.
Erklärung:
- Stellen Sie Entwickler aus Regionen mit niedrigeren Arbeitskosten ein. Dies kann die Ausgaben erheblich reduzieren, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
- Nutzen Sie Open-Source-Bibliotheken und Frameworks. Diese Lösung kann Ihnen helfen, Lizenzgebühren und Entwicklungszeit zu sparen.
- Entwickeln Sie zuerst ein Minimum Viable Product (MVP). Dies ermöglicht es Ihnen, den Markt mit grundlegenden Funktionen zu testen und Risiken zu reduzieren.
- Nutzen Sie Cloud-Plattformen. Heutzutage ist dies eine äußerst kostengünstige Lösung, da Sie nicht stark in physische Server und deren Wartung investieren müssen.
- Implementieren Sie agile Methoden und einen Cross-Plattform-Ansatz. Diese Strategien verbessern die effektive Budgetierung Ihres Projekts zusätzlich.
Diese Strategien verbessern die effektive Budgetierung Ihres Projekts zusätzlich.
Seit unserer Beteiligung an der Webentwicklung haben wir viele Strategien ausprobiert, aber diese Liste ist eine Auswahl der effektivsten. Wir halten uns an alle und empfehlen dringend, so viele wie möglich anzuwenden.
Um genau zu sein, unser Entwicklerteam besteht aus Experten aus Osteuropa und Zentralasien, die Expatriates aus Ländern mit niedrigeren Steuern und Lebenshaltungskosten sind. Unsere Experten sind versiert in Cloud-Systemen wie AWS und entwickeln ihre Expertise in diesem Bereich ständig weiter. AWS hilft bei der Implementierung des Cross-Plattform-Ansatzes, wie wir weiter unten beschreiben.
Wenn Sie zu uns kommen und uns bitten, eine Anwendung oder ein anderes Webprodukt zu entwickeln, schlagen wir normalerweise vor, mit einem MVP zu beginnen, da dies ein entscheidender erster Schritt zur stabilen Funktionalität des zukünftigen Produkts ist. Wir arbeiten auch nach der agilen Methodik und werden nicht weitermachen, ohne sicherzustellen, dass bestimmte Schritte der Produktstabilität erreicht wurden.
Um zu veranschaulichen, wie eine Kosteneffizienzstrategie in der Praxis funktionieren kann, möchten wir unsere Fallstudie aus der Gesundheitsbranche vorstellen, die sich auf den Cross-Plattform-Ansatz und ein bestimmtes Instrument konzentriert – SQS von AWS.
Wie wir bei JetBase die Kosten in einem Healthcare App Development Projekt minimiert haben – Fallstudie
Als wir das Gesundheitsentwicklungsprojekt für unseren Kunden (das Projekt unterliegt einer NDA) begannen, empfahlen wir ohne Zögern die Verwendung von Amazon Web Services (AWS) für die Architektur. Wir waren zuversichtlich, dass AWS die Serverkosten senken und mehr Flexibilität für zukünftige Implementierungen bieten würde.
Das Projekt umfasst eine Web- und Mobilanwendung, die Daten von Gesundheitsgeräten, die mit dem Internet der Dinge (IoT) verbunden sind, verfolgt und überwacht. Diese Daten helfen medizinischem Fachpersonal und Nutzern medizinischer Dienstleistungen, über ihre Interaktionen informiert zu bleiben.
Alle oben genannten Funktionen sind recht teuer. Die kostspieligsten Funktionen sind die Online-Kommunikation zwischen Patienten und Ärzten sowie die Big-Data-Verarbeitung.
Um die Nachrichtenübermittlung besser zu organisieren und kostengünstiger zu gestalten, nutzten wir den AWS Simple Queue Service (SQS). Wir möchten diesen Dienst detailliert besprechen, zusammen mit anderen Lösungen, die wir implementiert haben, um die Kosteneffizienz und Workflow-Effizienz zu verbessern.
Über SQS und seine Vorteile in unserer Gesundheitsstudie
In unserem Projekt müssen wir jeden Monat einen Bericht erstellen und an Tausende von Benutzern senden. Der Prozess umfasst mehrere Schritte:
Dieser Prozess ist zeitaufwendig. Noch wichtiger ist, dass das System abstürzen würde, wenn wir alle Berichte gleichzeitig senden würden. Um dies zu verhindern, nutzten wir den AWS Simple Queue Service (SQS).
Wir konfigurierten den SQS-Dienst so, dass er Batches von 100 Berichten gleichzeitig verarbeitet, was die maximale effiziente Verarbeitungsmenge unseres Systems darstellt. SQS übernimmt die gesamte Aufgabe von Tausenden von Berichten und verwaltet sie in Portionen. Wenn ein Bericht verarbeitet ist, nimmt der Dienst sofort den nächsten auf. Diese automatisierte Warteschlange gewährleistet eine kontinuierliche Verarbeitung ohne manuelles Eingreifen, verhindert eine Systemüberlastung und optimiert die Effizienz.
SQS mit API Gateway Integration
Da wir mit AWS arbeiten, das eine nahtlose Integration zwischen verschiedenen Diensten ermöglicht, haben wir uns nicht darauf beschränkt, SQS allein zu nutzen; wir haben auch API Gateway WebSockets integriert. Dieser Echtzeitdienst half uns, die monatlichen Ausgaben um das Zehnfache zu reduzieren.
Durch die Nutzung von AWS Lambda können wir die Datenspeicherverarbeitung im Voraus reservieren, gemessen in Gigabyte pro Sekunde. Zum Beispiel können wir 1 GB RAM für 10 Sekunden reservieren. Obwohl wir diese Limits nicht überschreiten können, bietet Lambda eine hervorragende Kontrolle über unser Budget, da wir nur für das bezahlen, was wir nutzen.
Hier ist ein Vergleich zur Veranschaulichung der Kostenkontrolle:
| 10 Sekunden * 10 GiB = 100 GiB-Sekunden | Sie zahlen für 100 GiB-Sekunden |
| 10 Sekunden * 1 GiB = 10 GiB-Sekunden | Sie zahlen für 10 GiB-Sekunden, was weniger ist |
Die Kosten betragen 0,0000033334 $ pro GB-Sekunde.
Die Integration von SQS mit Lambda und API Gateway ermöglichte es uns, die Zeit für das Senden von Echtzeitdaten an Tausende von Ärzten von 10 Sekunden auf 0,5 Sekunden zu reduzieren. Stellen Sie sich vor, Sie müssten 1000 E-Mails an 1000 Ärzte liefern. Mit einem Briefträger würde das sehr lange dauern. Aber mit SQS ist es, als hätte man 1000 Briefträger, die E-Mails parallel liefern.
Es ist nicht nötig, 1000 imaginäre Briefträger zu bezahlen – nur ein Dienst erledigt diese Aufgabe, was es zu einer sehr wirtschaftlichen Lösung macht.
Andere Herausforderungen
Es gibt noch viele weitere Herausforderungen in unserem Projekt, die unser Entwicklerteam täglich bewältigt. Eine der größten Herausforderungen ist die Verarbeitung von Daten aus mehreren Quellen.
Jede Aktion in unserem System wird aufgezeichnet, und am Ende des Monats führt dies zu einer riesigen Datenmenge. Wir analysieren all diese Daten und erstellen verschiedene Berichte für Zwecke wie Abrechnung, Analysen und mehr. Um dies zu erreichen, kombinieren wir verschiedene AWS-Dienste wie SNS, SQS, S3, OpenSearch, RDS und Lambda.
Wenn zum Beispiel in unserem Projekt ein Arzt einen Patienten anruft und 5 Minuten spricht, und dann ein paar Stunden später nochmals für weitere 5 Minuten anruft, betrachtet das System dies als zwei verschiedene Sitzungen, auch wenn es sich um dasselbe Gespräch handelt. Im Laufe eines Monats können sich diese kurzen Anrufe zwischen Ärzten und Patienten zu insgesamt 1 Stunde summieren. Wir erfassen alle Daten zu Sitzungen im Voraus und sammeln sie in Echtzeit in einer Datenbank, sodass das System am Monatsende keine große Datenmenge auf einmal verarbeiten muss.
— Atajan, Full Stack Developer bei JetBase
Wie wir neue Funktionen und deren Implementierungskosten umsetzen
Vor nicht allzu langer Zeit haben wir Chat GPT integriert, um Ärzte beim Verfassen von Textnachrichten und Berichtszusammenfassungen zu unterstützen. Anfangs waren die Implementierungskosten hoch. Nach Analyse der Situation entschieden wir uns, die Kosten zu minimieren, indem wir ein kostengünstigeres Modell von Chat GPT implementierten.
Unser Kunde vertraut uns bei der Kosteneffizienz. Gemeinsam testen wir Lösungen und Ideen, analysieren die Ergebnisse, und wenn eine Lösung oder Idee dem Projekt gut dient, investieren wir weiterhin Geld und Mühe hinein. Zum Beispiel wollten wir mit Chat GPT diese Idee ausprobieren. Wir haben eine einfache Version implementiert, sie dann in bestimmten Aspekten verbessert, die Kosteneffizienz überprüft und notwendige Entscheidungen getroffen. So arbeiten wir bei JetBase an der Implementierung neuer Funktionen.
— Atajan, Full Stack Developer bei JetBase
Zur Veranschaulichung: Die einfache Version der Chat GPT-Funktion erforderte 20 bis 40 Stunden Entwicklungszeit. Eine komplexere Version der Funktion hätte jedoch das Zehnfache an Entwicklungsstunden in Anspruch genommen, was zu deutlich höheren Kosten für unseren Kunden geführt hätte.
Zusammenfassung
Wir haben nicht nur die Datenverarbeitung durch den Einsatz von SQS und anderen Lösungen optimiert, sondern auch die Ausgaben für bestimmte Infrastrukturkomponenten des Projekts erheblich reduziert.
Darüber hinaus implementieren wir weiterhin neue Funktionen und Dienste, wobei wir stets eine kostengünstige Strategie verfolgen.
Als Entwicklerteam mit Expertise in AWS berücksichtigen wir bei JetBase alle Möglichkeiten, die Amazon Web Services bietet, und streben danach, die besten Lösungen für unsere Kunden und Teamkollegen zu finden. Die Arbeit mit AWS ermöglicht es uns, Kosten zu senken und unnötige Aufgaben wie die Serverwartung zu eliminieren. Unsere Entwickler konzentrieren sich auf das Coding und ihre Expertise in entscheidenden Entwicklungsaspekten wie Automatisierung, Skalierbarkeit und Sicherheit.
Das JetBase-Team ist bereit, Ihr Entwicklungsprojekt zu übernehmen. Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren und Ihre Anfrage einzureichen. Die Beratung mit unseren Experten ist kostenlos.
