Se espera que el mercado global de aplicaciones de salud móvil (mHealth) se expanda significativamente, según Fortune Business Insights. Aumentará de 80.87 mil millones de dólares en 2023 a 861.40 mil millones de dólares para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 40.2% durante el período de pronóstico.
Entrar en el mercado de las aplicaciones de salud médica es bastante prometedor, pero también presenta algunos desafíos. Un desafío significativo es cumplir con las restricciones presupuestarias, ya que el desarrollo de aplicaciones de atención médica puede ser bastante costoso. Los costos oscilan entre $30,000 y $500,000, dependiendo del tamaño del proyecto, el potencial de escalabilidad y las características implementadas.
La integración de nuevas tecnologías es clave para el éxito, pero también el aspecto más exigente del presupuesto del proyecto. Las tecnologías médicas como la telemedicina, la monitorización remota y el seguimiento de dispositivos son especialmente costosas de integrar en una aplicación médica.
El costo aproximado de integrar tecnologías de atención médica:
| Tipo de característica | Funciones | Costos de la aplicación con la característica integrada |
| HCE (historia clínica electrónica) | Transforma los registros de pacientes a un formato digital y ofrece una plataforma integral para toda la información de salud. | De 200 000 $ a 1 000 000 $ |
| Monitorización remota | Monitorea la salud de los pacientes, permitiendo un enfoque personalizado y facilitando la intervención oportuna de los profesionales médicos. | De 150 000 $ a 300 000 $ |
| Videoconsulta | Permite que pacientes y profesionales de la salud se conecten virtualmente, obteniendo beneficios similares a los de las citas presenciales, como compartir consultas médicas y recibir diagnósticos. | De 100 000 $ a 400 000 $ |
| Seguimiento de dispositivos | Se conecta sin problemas con dispositivos de monitorización de la salud como glucómetros y tensiómetros para recopilar datos en tiempo real. | De 100 000 $ a 400 000 $ |
Estrategias de Reducción de Costos
Podrías decir: vale la pena el gasto, pero ¿puede ser menos costoso? Bueno, la respuesta es sí. Hay muchas maneras de hacer que los costos de desarrollo sean más económicos.
Explicación:
- Contratar desarrolladores de regiones con costos laborales más bajos. Esto puede reducir significativamente los gastos sin comprometer la calidad.
- Utilizar bibliotecas y frameworks de código abierto. Esta solución puede ayudarte a reducir las tarifas de licencia y el tiempo de desarrollo.
- Desarrollar primero un Producto Mínimo Viable (MVP). Esto te permite probar el mercado con características básicas, reduciendo riesgos.
- Aprovechar las plataformas en la nube. Hoy en día, esta es una solución altamente rentable, ya que no necesitas invertir fuertemente en servidores físicos y mantenimiento.
- Implementar metodología ágil y un enfoque multiplataforma. Estas estrategias mejoran aún más la presupuestación efectiva para tu proyecto.
Estas estrategias mejoran aún más la presupuestación efectiva para tu proyecto.
Desde nuestra participación en el desarrollo web, hemos probado muchas estrategias, pero esta lista es una selección de las más efectivas. Nos adherimos a todas ellas y recomendamos encarecidamente aplicar tantas como sea posible.
Para ser precisos, nuestro equipo de desarrolladores incluye expertos de Europa del Este y Asia Central, quienes son expatriados de países con impuestos y costos de vida más bajos. Nuestros expertos son competentes en sistemas en la nube como AWS y continúan creciendo con esta experiencia. AWS ayuda a implementar el enfoque multiplataforma como describimos más adelante.
Si acudes a nosotros y nos pides que desarrollemos una aplicación u otro producto web, normalmente sugerimos comenzar con un MVP, ya que es un primer paso crucial hacia la funcionalidad estable del futuro producto. También trabajamos utilizando la metodología ágil y no avanzaremos sin asegurar que se han logrado ciertos pasos de estabilidad del producto.
Para ilustrar cómo una estrategia de rentabilidad puede funcionar en la práctica, nos gustaría presentar nuestro caso de estudio de la industria de la salud, centrándonos en el enfoque multiplataforma y un instrumento particular: SQS de AWS.
Cómo en JetBase Minimizamos los Costos en un Proyecto de Desarrollo de Aplicaciones de Salud — Caso de Estudio
Cuando iniciamos el proyecto de desarrollo de atención médica para nuestro cliente (el proyecto está bajo NDA), recomendamos usar Amazon Web Services (AWS) para su arquitectura sin dudarlo. Confiábamos en que AWS reduciría los gastos del servidor y proporcionaría una mayor flexibilidad para futuras implementaciones.
El proyecto implica una aplicación web y móvil diseñada para rastrear y monitorear datos de dispositivos de salud conectados al Internet de las Cosas (IoT). Estos datos ayudan a los profesionales de la salud y a los consumidores de servicios médicos a mantenerse informados sobre sus interacciones.
Todas las características mencionadas anteriormente son bastante costosas. Las características más caras son la comunicación en línea entre pacientes y médicos y el procesamiento de big data.
Para hacer la mensajería más organizada y rentable, utilizamos AWS Simple Queue Service (SQS). Queremos discutir este servicio en detalle, junto con otras soluciones que implementamos para mejorar la rentabilidad y la eficiencia del flujo de trabajo.
Sobre SQS y Sus Ventajas en Nuestro Estudio de Salud
En nuestro proyecto, necesitamos crear un informe y enviarlo a miles de usuarios cada mes. El proceso implica varios pasos:
Este proceso consume mucho tiempo. Más importante aún, si enviáramos todos los informes simultáneamente, el sistema colapsaría. Para evitar esto, utilizamos AWS Simple Queue Service (SQS).
Configuramos el servicio SQS para manejar lotes de 100 informes a la vez, que es el máximo que nuestro sistema puede procesar eficientemente. SQS toma la tarea completa de miles de informes y los gestiona en porciones. Cuando se procesa un informe, el servicio toma inmediatamente el siguiente. Esta cola automatizada asegura un procesamiento continuo sin intervención manual, evitando la sobrecarga del sistema y optimizando la eficiencia.
SQS con Integración de API Gateway
Dado que trabajamos en AWS, lo que permite una integración perfecta entre diferentes servicios, no nos detuvimos solo en el uso de SQS; también integramos API Gateway WebSockets. Este servicio en tiempo real nos ayudó a reducir los gastos mensuales en un factor de diez.
Al aprovechar AWS Lambda, podemos reservar almacenamiento de procesamiento de datos por adelantado, medido en gigabytes por segundo. Por ejemplo, podemos reservar 1 GB de RAM durante 10 segundos. Aunque no podemos exceder esos límites, Lambda proporciona un excelente control sobre nuestro presupuesto ya que solo pagamos por lo que usamos.
Aquí hay una comparación para ilustrar el control de costos:
| 10 segundos * 10 GiB = 100 GiB-segundos | Pagas por 100 GiB-segundos |
| 10 segundos * 1 GiB = 10 GiB-segundos | Pagas por 10 GiB-segundos, lo cual es menos |
El costo es de $0.0000033334 por GB-segundo.
La integración de SQS con Lambda y API Gateway nos permitió reducir el tiempo de envío de datos en tiempo real a miles de médicos de 10 segundos a 0,5 segundos. Imagina la necesidad de entregar 1000 correos electrónicos a 1000 médicos. Si tuvieras un cartero, tomaría mucho tiempo. Pero con SQS, es como tener 1000 carteros entregando correos electrónicos en paralelo.
No hay necesidad de pagar a 1000 carteros imaginarios; un solo servicio se encarga de esta tarea, lo que lo convierte en una solución muy económica.
Otros Desafíos
Existen muchos más desafíos en nuestro proyecto que nuestro equipo de desarrolladores maneja a diario. Uno de los mayores desafíos es procesar datos de múltiples fuentes.
Cada acción en nuestro sistema se registra, y al final del mes, resulta en una enorme cantidad de datos. Analizamos todos esos datos y construimos diferentes informes para propósitos como facturación, análisis y más. Para lograr esto, combinamos diferentes servicios de AWS como SNS, SQS, S3, OpenSearch, RDS y Lambda.
Por ejemplo, en nuestro proyecto, si un médico llama a un paciente y habla durante 5 minutos, y luego vuelve a llamar unas horas más tarde durante otros 5 minutos, el sistema considera estas como dos sesiones diferentes, incluso si es la misma conversación. A lo largo de un mes, estas llamadas cortas entre médicos y pacientes pueden acumularse hasta 1 hora de tiempo total. Tomamos todos los datos sobre las sesiones por adelantado y los recopilamos en una base de datos en tiempo real para que, al final del mes, el sistema no procese una gran cantidad de datos de una sola vez.
— Atajan, Desarrollador Full Stack en JetBase
Cómo Implementamos Nuevas Características y Sus Costos de Implementación
No hace mucho, integramos Chat GPT para ayudar a los médicos a redactar mensajes de texto y resúmenes de informes. Inicialmente, los costos de implementación fueron altos. Después de analizar la situación, decidimos minimizar los costos implementando un modelo menos costoso de Chat GPT.
Nuestro cliente confía en nuestra rentabilidad. Juntos, probamos soluciones e ideas, analizamos los resultados y, si una solución o idea sirve bien al proyecto, continuamos invirtiendo dinero y esfuerzo en ella. Por ejemplo, con Chat GPT, quisimos probar esta idea. Implementamos una versión simple, luego la mejoramos en ciertos aspectos, verificamos la rentabilidad y tomamos las decisiones necesarias. Así es como trabajamos en JetBase en la implementación de nuevas características.
— Atajan, Desarrollador Full Stack en JetBase
Para ilustrar, la versión simple de la característica de Chat GPT requirió de 20 a 40 horas de tiempo de desarrollo. Sin embargo, comenzar con una versión más compleja de la característica habría requerido 10 veces más horas de desarrollo, lo que resultaría en costos significativamente más altos para nuestro cliente.
Conclusión
No solo hemos optimizado el procesamiento de datos utilizando SQS y otras soluciones, sino que también hemos reducido significativamente los gastos en ciertos componentes de infraestructura del proyecto.
Además, continuamos implementando nuevas características y servicios, siempre adhiriéndonos a una estrategia rentable.
Como equipo de desarrolladores con experiencia en AWS, en JetBase consideramos todas las oportunidades que ofrece Amazon Web Services y nos esforzamos por encontrar las mejores soluciones para nuestros clientes y compañeros de equipo. Trabajar en AWS nos permite reducir costos y eliminar tareas innecesarias como el mantenimiento de servidores. Nuestros desarrolladores se centran en la codificación y su experiencia en aspectos cruciales del desarrollo como la automatización, la escalabilidad y la seguridad.
El equipo de JetBase está ansioso por asumir tu proyecto de desarrollo. No dudes en contactarnos y enviar tu solicitud. La consulta con nuestros expertos es gratuita.
