La industria de la salud está experimentando un rápido crecimiento y transformación, impulsada por los avances tecnológicos y las cambiantes preferencias de los consumidores. El gasto global en atención médica superó los $8 billones en 2020 y se proyecta que seguirá aumentando. Las inversiones digitales se dispararon a $57 mil millones en 2021, con un enfoque significativo en la telesalud y la salud mental. Además, ha habido un auge en el número de startups de salud digital, con gigantes tecnológicos como Amazon expandiendo su presencia en la atención médica.
Una de las fuerzas impulsoras detrás de esta transformación es el cambio en el comportamiento y las preferencias de los consumidores de atención médica. Los pacientes buscan cada vez más soluciones de atención médica convenientes, accesibles y personalizadas. Como resultado, ha habido un aumento en el uso de la telemedicina, dispositivos wearables y aplicaciones de salud, lo que permite a las personas monitorear su salud de forma remota y tomar medidas proactivas para gestionar su bienestar.
Los gobiernos están liderando iniciativas para modernizar el sistema de atención médica, con el objetivo de eliminar el papeleo y aumentar el uso de tecnologías digitales. Las inversiones en TI digital, como el IoT en medicina, están en aumento, revolucionando la atención al paciente a través de la recopilación de datos en tiempo real y el monitoreo remoto.
A medida que la industria de la salud evoluciona, la innovación digital desempeña un papel vital en la mejora del acceso a la atención, el aumento del compromiso del paciente y el logro de mejores resultados de salud en todo el mundo. En definitiva, en Jetbase nos enorgullece ser parte de esta transformación global desarrollando proyectos innovadores de TI para la salud.
En este artículo, nos complace compartir en detalle nuestro estudio de caso —un proyecto de desarrollo de aplicaciones web y móviles médicas—, destacando los problemas encontrados, las soluciones de desarrollo, todo basado en una arquitectura sin servidor de AWS. Por favor, disfrute de la lectura y no dude en compartir si es necesario.
Acerca del Proyecto
Nuestro proyecto integra una solución de atención médica móvil y web con módulos como el Monitoreo Remoto de Pacientes (RPM) y la Gestión de Atención Crónica (CCM).
La Solución RPM proporciona a las clínicas una plataforma web para el monitoreo de pacientes casi en tiempo real y el análisis predictivo. Recopila lecturas de datos de dispositivos de atención médica conectados al IoT.
El CCM es otro módulo en el que los proveedores de las clínicas pueden recetar medicamentos, establecer objetivos de salud y personales, rastrear alergias y más. Ambos módulos agilizan las tareas administrativas y almacenan datos de forma segura.
Desde la perspectiva de la experiencia del usuario, la plataforma web permite a los médicos y otros trabajadores médicos monitorear la salud de los pacientes en tiempo real. También rastrea las actividades de los médicos, almacena todos los informes de datos en el sistema y facilita el pago de facturas. Mientras tanto, la aplicación móvil permite a los pacientes monitorear su salud de forma remota y en tiempo real, extendiéndose a los miembros de la familia para una atención eficiente.
Juntas, estas soluciones de desarrollo web y móvil conectan a los proveedores de atención médica y a los pacientes, mejorando la gestión remota de la salud. Siga leyendo para saber cómo en Jetbase lanzamos el proyecto y hemos continuado mejorándolo hasta el día de hoy.
Aportaciones y Objetivos del Cliente
El cliente es un proveedor de dispositivos médicos para clínicas. Se acercaron a nosotros hace aproximadamente 3.5 años para continuar trabajando en un software existente conectado a dispositivos dedicados al cálculo de facturas basado en lecturas.
El objetivo del cliente era crear una aplicación móvil para pacientes que usaran estos dispositivos y una aplicación web para que los trabajadores médicos y los administradores de clínicas rastrearan las condiciones de los pacientes y el trabajo del personal. También era importante para el cliente que el proyecto pudiera escalar en el futuro.
A día de hoy, todos los objetivos inicialmente establecidos se han logrado: el proyecto está en funcionamiento y continúa evolucionando. El objetivo para el futuro es transformar el proyecto en un producto de Software como Servicio (SaaS) y lanzarlo al mercado abierto.
Nuestra Participación en el Proyecto (Qué Hicimos — Paso a Paso)
En primer lugar, creamos un MVP — producto mínimo viable. Luego, realizamos pruebas, corregimos errores. Todo esto tomó alrededor de 7 meses. Fue durante la fase de pruebas que el producto tomó su forma actual. En general, ayudamos al cliente a escalar y lanzar el producto, y continuamos apoyando su desarrollo hasta el día de hoy.
Junto con el cliente, seguimos mejorando el producto. Una de las mejoras incluye la implementación de IA. Por ejemplo, en una situación donde se reciben datos críticos y se requiere una respuesta rápida, nuestro servicio conectado permite preescribir una respuesta de texto.
Esto implica el uso de datos disponibles dentro del sistema, como el nombre completo y la situación clínica, así como frases de plantilla para saludos y despedidas. Sin embargo, la información esencial siempre es verificada por el médico antes de enviarla al paciente. Así, la IA y los humanos trabajan juntos.
Recientemente, también añadimos una función para el envío de mensajes SMS, y actualmente la estamos mejorando. Específicamente, estamos creando un panel que permite al médico acceder a los datos del paciente y, si es necesario, enviar un mensaje sin salir del navegador (ver ilustración anterior).
Hay otro servicio de IA que implementamos a solicitud del cliente. Este es un servicio para evaluar el tono de voz en los mensajes. Es importante evaluar la calidad de la comunicación entre los profesionales médicos y los pacientes.
¿Qué Funcionalidades se Implementaron?
Todavía estamos en proceso de implementar nuevas funcionalidades, pero aquí hay una lista de las que ya se han implementado y probado:
Por Qué Elegimos los Servicios AWS Serverless Lambda para Este Proyecto de Atención Médica
La elección de AWS Lambda fue evidente porque, en este caso, solo pagas por los segundos y megabytes que utilizas. Y si no hay actividad, no pagas. Además, no tienes que pagar por el servidor, por lo que no tienes que preocuparte por ello porque AWS lo controla automáticamente. Es poco exigente y puede manejar más de cien solicitudes. Gracias a la característica de pago por demanda de AWS Serverless, no tenemos que pensar en las cargas. Por supuesto, en algún momento podríamos alcanzar los límites, pero esa será otra historia.
También hay desventajas. Esto es lo que dice nuestro experto de Jetbase sobre ellas y sobre la elección de AWS Serverless en general:
“En el camino elegido, siempre habrá ventajas y desventajas. Así, las desventajas de AWS Lambda sin servidor son sus límites. Por ejemplo, tiene un límite de 15 minutos para la ejecución, lo que significa que si tienes un proceso que dura más de 15 minutos, te quedas atascado. Necesitas pensar y encontrar una solución alternativa, como dividir el proceso si es posible, o puedes considerar usar AWS Fargate, también un motor de cómputo sin servidor, u otras soluciones. Otra desventaja es que AWS Lambda también tiene límites de memoria. Así que, dependiendo de la funcionalidad que vayas a implementar, debes conocer estos límites y abordarlos…“ Shuhrat B. Desarrollador Full Stack, Líder de Equipo en Jetbase
En nuestro recorrido, encontramos varios desafíos, uno de los cuales fue el procesamiento de informes. Con un gran número de usuarios activos generando y enviando informes, el proceso se volvió lento y excedió el límite de 15 minutos. Para superar este obstáculo, recurrimos al Simple Queue Service de Amazon (SQS), una herramienta poderosa que resultó ser un cambio de juego.
Nuestra solución implicó dividir los informes y crear un mensaje en el SQS para cada usuario activo. En el otro extremo de la cola, implementamos un manejador que procesaría y enviaría informes para usuarios individuales. Este enfoque redujo significativamente el tiempo de procesamiento de la generación de informes para los usuarios, asegurando que ningún informe tardara más de 15 minutos en generarse y enviarse. Como no teníamos un plazo estricto para enviar esos informes, esta opción nos satisfizo a nosotros y a nuestro cliente.
Al aprovechar SQS, pudimos optimizar nuestro flujo de trabajo de procesamiento de informes y mejorar la eficiencia general de nuestro sistema. Esta experiencia resaltó la importancia de explorar y utilizar los diversos servicios ofrecidos por Amazon Web Services para superar desafíos y optimizar el rendimiento en nuestros proyectos.
Algunas ventajas y desventajas del servidor sin servidor de AWS para su proyecto de TI de atención médica
Los servicios sin servidor de AWS son beneficiosos para su proyecto de desarrollo web de atención médica porque:
- Es rentable — solo necesita pagar por los recursos utilizados, medidos en segundos y megabytes.
- Es escalable — la belleza de la escalabilidad automatizada no puede subestimarse, ya que los recursos se asignan en función de la demanda, asegurando un uso óptimo.
- La infraestructura se puede gestionar — AWS se encarga del mantenimiento y la escalabilidad del servidor, reduciendo la carga operativa.
Sin embargo, hay factores a considerar al usar los servicios sin servidor de AWS para su proyecto de TI de atención médica:
- Limitaciones de recursos — algunas tareas tienen restricciones de tiempo, lo que puede limitar procesos continuos o de larga duración.
- Preocupaciones por la latencia — las operaciones complejas o las tareas de procesamiento de datos a gran escala pueden experimentar algunos retrasos.
- Dependencia de los sistemas de AWS a nivel global — La dependencia de los servicios de AWS puede llevar a la dependencia del proveedor (vendor lock-in) y a una flexibilidad limitada a largo plazo.
A pesar de los inconvenientes, preferimos elegir AWS serverless para proyectos de TI de atención médica porque años de experiencia han demostrado su eficacia y estabilidad.
Cómo se Llevó a Cabo el Proceso de Construcción de la Infraestructura
Al comienzo del proyecto, el cliente expuso varios requisitos clave. Por ejemplo, expresaron la necesidad de notificaciones inmediatas cuando un paciente se registra, lo que permite el envío rápido de dispositivos.
En cuanto a la elección de la arquitectura, el cliente pudo aportar su opinión, pero nosotros sugerimos nuestra propia versión. Por ejemplo, para manejar grandes volúmenes de lecturas y acciones (como llamadas y comentarios), propusimos imple
Como se muestra en el Diagrama, los médicos pueden iniciar llamadas telefónicas desde el panel — en este caso, se lanzará el SDK de Amazon Connect para conectar a los pacientes con especialistas médicos. Es crucial para nosotros rastrear los detalles de la llamada, como la duración para los cálculos de facturación y la transcripción de la llamada para analizar la satisfacción del paciente.
Nuestro sistema debe rastrear y registrar las llamadas con precisión, logrando una precisión cercana al 100%, ya que esta es una función crítica. Por lo tanto, como equipo, recomendamos emplear un enfoque de cola para obtener control sobre el sistema, habilitando funciones como reintentar en caso de fallo o guardar mensajes fallidos para acciones posteriores.
¿Qué Servicios se Integraron en el Proyecto?
En el proyecto, hay tantas integraciones con otros servicios que es imposible enumerarlos todos. Aquí hay solo algunos de ellos:
Twilio — un servicio de SMS utilizado para enviar mensajes a los usuarios. Monday — un servicio de registro de usuarios. Tray — utilizado para automatizar flujos de trabajo, como el envío de informes. Stitch — un servicio ETL (Extraer, Transformar, Cargar) para integrar y procesar Big Data. Aunque facilitamos la integración con Stitch, ellos también proporcionan su propia herramienta para la recuperación y el análisis de datos. Azure ChatGPT — un servicio utilizado para analizar lecturas y proporcionar comentarios. Auth0 — un servicio de autorización y autenticación. Files.com — un servicio para el almacenamiento de archivos y la generación de informes.
Cómo Trabajamos con Dispositivos IoT de Atención Médica para el Seguimiento de Datos
La esencia del proyecto gira en torno a la transmisión de datos desde dispositivos médicos a través del servidor a las aplicaciones. Estos datos filtrados son accesibles tanto para médicos y pacientes, como para agentes de clínicas y aseguradoras, quienes necesitan tener una visión general y recibir informes.
La transmisión de datos ocurre casi en tiempo real, lo que permite al personal médico intervenir rápidamente en caso de emergencias. También ayuda a los pacientes a ahorrar tiempo y dinero que normalmente gastarían viajando a clínicas y centros médicos.
En nuestro caso, se conectaron varios dispositivos, tales como:
— Monitoreo remoto de pacientes — Monitores de glucosa en sangre — Dispositivos de detección de caídas — Oxímetros de pulso — Monitores de presión arterial — Termómetros inteligentes — Rastreadores de actividad física — Peso — Colchonetas de sueño
No encontramos ningún problema con su integración, excepto quizás con la sincronización de los tiempos de recolección de lecturas. Por ejemplo, algunos dispositivos enviaban datos según las zonas horarias de los pacientes, mientras que otros usaban UTC. Tuvimos que resolver este problema para garantizar la precisión de los datos.
En cuanto a la organización y almacenamiento de datos, utilizamos Amazon DynamoDB, que se escala según el volumen de datos, ya sea menor o mayor, sin comprometer la eficiencia del sistema. No hay tiempo de espera para la adaptación. Todo el flujo y la arquitectura se demuestran en el diagrama.
Otro servicio que integramos para una gestión de datos conveniente es Elasticsearch, que ayuda a encontrar rápidamente lecturas específicas o cualquier otro dato. El servicio también ayuda a analizar datos de forma inteligente y rápida.
El IoT ofrece capacidades de monitoreo y seguimiento de datos en tiempo real, lo que permite a las aplicaciones de atención médica proporcionar información oportuna sobre las condiciones de salud de los pacientes. Al integrar la tecnología IoT, las aplicaciones de atención médica pueden mejorar el monitoreo remoto de pacientes, optimizar la adherencia al tratamiento y facilitar la detección temprana de problemas de salud, lo que en última instancia conduce a mejores resultados para los pacientes.
Cuáles Fueron los Problemas del Lado de los Desarrolladores
Ciertamente, enfrentamos algunos desafíos. No tenemos miedo de discutirlos porque todos han sido resueltos. Por ejemplo, como se mencionó anteriormente, encontramos dificultades con la sincronización de los tiempos de recolección de lecturas. Era imperativo abordar este problema para garantizar la precisión de los datos.
— Retraso en la captura de lecturas
Además, debido a la latencia del dispositivo, comenzamos a recibir algunas lecturas muy tarde, a veces incluso lecturas de la semana anterior. Esto causó confusión tanto entre médicos como pacientes, ya que las lecturas recibidas hoy se mostraban como lecturas de hoy, a pesar de haber sido tomadas una semana antes.
— Problemas con llamadas entrantes
Encontramos problemas con las llamadas entrantes de números de teléfono desconocidos (es decir, números de teléfono no registrados en nuestro sistema). En tales casos, desarrollamos una solución para rastrear estas llamadas por ID de paciente, que los médicos o agentes pueden implementar durante la llamada. En consecuencia, hemos establecido un proceso semi-automatizado para el seguimiento de llamadas de números desconocidos y todavía estamos trabajando para resolver el problema.
— Problemas de pérdida de datos A medida que el número de pacientes activos aumentaba, encontramos problemas con la pérdida de algunas lecturas. Ocurrieron errores inesperados que nos impidieron transformar los datos de las lecturas y mostrarlos en la interfaz de usuario.
— Problemas de distribución de informes
También enfrentamos desafíos con la distribución de informes. Inicialmente, solo entre 30 y 50 de 500 clínicas recibían informes. Sin embargo, hemos resuelto este problema, y ahora todos los informes se distribuyen el día 1 de cada mes. Aunque este proceso todavía lleva tiempo —desde la madrugada hasta las 6 de la tarde, unas 4-5 horas— se completa en un solo día hábil. Si el número de clínicas excede las 500, abordaremos la situación en consecuencia.
En cuanto a los pacientes, hay decenas de miles, y hemos logrado enviar informes a todos ellos en un solo día. Además, nuestro cliente está satisfecho incluso si hay varios días de retraso.
Conclusiones
Esperamos que nuestro artículo de estudio de caso le haya sido útil. Nuestro objetivo fue proporcionar información transparente sobre la creación de nuestra solución digital de atención médica para el sistema IoT, detallando los desafíos que encontramos y cómo los superamos. Además, describimos los servicios que utilizamos y explicamos por qué elegimos los servicios sin servidor de AWS Lambda para nuestro proyecto de desarrollo web médico.
Con muchos años de experiencia en el campo del desarrollo de atención médica, entendemos las complejidades de construir soluciones robustas y escalables. Si está considerando emprender un proyecto médico o necesita ayuda con el desarrollo de software de atención médica, estamos bien equipados para ofrecerle nuestra experiencia y apoyo. No dude en contactarnos para una consulta y colaboración en su próximo viaje de innovación en atención médica.
Y si necesita más orientación sobre el desarrollo de atención médica, tenga en cuenta que tenemos una guía 'Costo de Desarrollo de Atención Médica 2025' especialmente diseñada que le ayudará a obtener información sobre la elaboración de presupuestos e inversiones.
