Le marché mondial des applications de santé mobile (mHealth) devrait connaître une expansion significative, selon Fortune Business Insights. Il passera de 80,87 milliards de dollars en 2023 à 861,40 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40,2 % sur la période de prévision.
L'entrée sur le marché des applications de santé médicale est très prometteuse, mais elle présente également des défis. Un défi important est le respect des contraintes budgétaires, car le développement d'applications de santé peut être assez coûteux. Les coûts varient de 30 000 $ à 500 000 $, selon la taille du projet, son potentiel d'évolutivité et les fonctionnalités implémentées.
L'intégration de nouvelles technologies est essentielle au succès, mais c'est aussi l'aspect le plus exigeant du budget du projet. Les technologies médicales comme la télémédecine, la surveillance à distance et le suivi des appareils sont particulièrement coûteuses à intégrer dans une application médicale.
Le coût approximatif de l'intégration des technologies de santé :
| Type de fonctionnalité | Fonctions | Coûts de l'application avec la fonctionnalité intégrée |
| DSE (dossier de santé électronique) | Transforme les dossiers patients en format numérique et offre une plateforme complète pour toutes les informations de santé. | De 200 000 $ à 1 000 000 $ |
| Surveillance à distance | Surveille la santé des patients, permettant une approche personnalisée et facilitant une intervention rapide des professionnels de la santé. | De 150 000 $ à 300 000 $ |
| Consultation vidéo | Permet aux patients et aux professionnels de la santé de se connecter virtuellement, en tirant des avantages similaires à ceux des rendez-vous physiques, tels que le partage de consultations médicales et la réception de diagnostics. | De 100 000 $ à 400 000 $ |
| Suivi des appareils | Se connecte de manière transparente aux dispositifs de surveillance de la santé comme les glucomètres et les tensiomètres pour collecter des données en temps réel. | De 100 000 $ à 400 000 $ |
Stratégies de Réduction des Coûts
Vous pourriez dire — cela en vaut la peine, mais est-ce que ça peut être moins cher ? Eh bien, la réponse est oui. Il existe de nombreuses façons de rendre les coûts de développement plus économiques.
Explication :
- Engagez des développeurs de régions où les coûts de main-d'œuvre sont plus bas. Cela peut réduire considérablement les dépenses sans compromettre la qualité.
- Utilisez des bibliothèques et des frameworks Open Source. Cette solution peut vous aider à réduire les frais de licence et le temps de développement.
- Développez d'abord un Produit Minimum Viable (MVP). Cela vous permet de tester le marché avec des fonctionnalités de base, réduisant ainsi les risques.
- Tirez parti des plateformes cloud. Aujourd'hui, c'est une solution très rentable car vous n'avez pas besoin d'investir massivement dans des serveurs physiques et leur maintenance.
- Implémentez une méthodologie agile et une approche multiplateforme. Ces stratégies améliorent encore l'efficacité budgétaire de votre projet.
Ces stratégies améliorent encore l'efficacité budgétaire de votre projet.
Depuis notre implication dans le développement web, nous avons essayé de nombreuses stratégies, mais cette liste est une sélection des plus efficaces. Nous les appliquons toutes et recommandons vivement d'en appliquer le plus grand nombre possible.
Pour être précis, notre équipe de développeurs comprend des experts d'Europe de l'Est et d'Asie centrale, qui sont des expatriés de pays où les taxes et le coût de la vie sont plus bas. Nos experts maîtrisent les systèmes cloud comme AWS et continuent de développer cette expertise. AWS aide à mettre en œuvre l'approche multiplateforme que nous décrivons plus loin.
Si vous nous contactez pour construire une application ou un autre produit web, nous suggérons généralement de commencer par un MVP, car c'est une première étape cruciale vers la fonctionnalité stable du futur produit. Nous travaillons également en utilisant la méthodologie agile et ne progresserons pas sans nous assurer que certaines étapes de stabilité du produit ont été atteintes.
Pour illustrer comment une stratégie de rentabilité peut fonctionner en pratique, nous souhaitons présenter notre étude de cas de l'industrie de la santé, en nous concentrant sur l'approche multiplateforme et un instrument particulier — SQS par AWS.
Comment chez JetBase, nous avons minimisé les coûts dans un projet de développement d'application de santé — Étude de cas
Lorsque nous avons commencé le projet de développement de santé pour notre client (le projet est sous NDA), nous avons recommandé sans hésitation d'utiliser Amazon Web Services (AWS) pour son architecture. Nous étions convaincus qu'AWS réduirait les dépenses de serveur et offrirait une plus grande flexibilité pour les futures implémentations.
Le projet implique une application web et mobile conçue pour suivre et surveiller les données provenant de dispositifs de santé connectés à l'Internet des objets (IoT). Ces données aident les professionnels de la santé et les consommateurs de services médicaux à rester informés de leurs interactions.
Toutes les fonctionnalités mentionnées ci-dessus sont assez coûteuses. Les fonctionnalités les plus coûteuses sont la communication en ligne entre patients et médecins et le traitement des big data.
Pour rendre la messagerie plus organisée et rentable, nous avons utilisé AWS Simple Queue Service (SQS). Nous voulons discuter de ce service en détail, ainsi que d'autres solutions que nous avons mises en œuvre pour améliorer la rentabilité et l'efficacité du flux de travail.
À propos de SQS et de ses avantages dans notre étude de cas en santé
Dans notre projet, nous devons créer un rapport et l'envoyer à des milliers d'utilisateurs chaque mois. Le processus implique plusieurs étapes :
Ce processus prend du temps. Plus important encore, si nous devions envoyer tous les rapports simultanément, le système planterait. Pour éviter cela, nous avons utilisé AWS Simple Queue Service (SQS).
Nous avons configuré le service SQS pour gérer des lots de 100 rapports à la fois, ce qui est le maximum que notre système peut traiter efficacement. SQS prend en charge l'ensemble de la tâche de milliers de rapports et les gère par portions. Lorsqu'un rapport est traité, le service prend immédiatement le suivant. Cette mise en file d'attente automatisée assure un traitement continu sans intervention manuelle, évitant la surcharge du système et optimisant l'efficacité.
Intégration de SQS avec API Gateway
Puisque nous travaillons sur AWS, qui permet une intégration transparente entre différents services, nous ne nous sommes pas contentés d'utiliser SQS seul ; nous avons également intégré les WebSockets d'API Gateway. Ce service en temps réel nous a aidés à réduire les dépenses mensuelles d'un facteur dix.
En tirant parti d'AWS Lambda, nous pouvons réserver à l'avance le stockage de traitement des données, mesuré en gigaoctets par seconde. Par exemple, nous pouvons réserver 1 Go de RAM pendant 10 secondes. Bien que nous ne puissions pas dépasser ces limites, Lambda offre un excellent contrôle sur notre budget puisque nous ne payons que ce que nous utilisons.
Voici une comparaison pour illustrer le contrôle des coûts :
| 10 secondes * 10 Gio = 100 Gio-secondes | Vous payez pour 100 Gio-secondes |
| 10 secondes * 1 Gio = 10 Gio-secondes | Vous payez pour 10 Gio-secondes, ce qui est moins |
Le coût est de 0,0000033334 $ par Go-seconde.
L'intégration de SQS avec Lambda et API Gateway nous a permis de réduire le temps d'envoi de données en temps réel à des milliers de médecins de 10 secondes à 0,5 seconde. Imaginez devoir livrer 1000 e-mails à 1000 médecins. Si vous aviez un seul facteur, cela prendrait beaucoup de temps. Mais avec SQS, c'est comme avoir 1000 facteurs qui livrent les e-mails en parallèle.
Il n'est pas nécessaire de payer 1000 facteurs imaginaires — un seul service gère cette tâche, ce qui en fait une solution très économique.
Autres Défis
Il y a beaucoup d'autres défis dans notre projet que notre équipe de développeurs gère quotidiennement. L'un des plus grands défis est le traitement des données provenant de multiples sources.
Chaque action dans notre système est enregistrée, et à la fin du mois, cela représente une énorme quantité de données. Nous analysons toutes ces données et construisons différents rapports à des fins de facturation, d'analyse, et plus encore. Pour ce faire, nous combinons différents services AWS tels que SNS, SQS, S3, OpenSearch, RDS et Lambda.
Par exemple, dans notre projet, si un médecin appelle un patient et parle pendant 5 minutes, puis rappelle quelques heures plus tard pour 5 minutes supplémentaires, le système considère cela comme deux sessions différentes, même s'il s'agit de la même conversation. Au cours d'un mois, ces courts appels entre médecins et patients peuvent s'accumuler pour atteindre 1 heure de temps total. Nous prenons toutes les données sur les sessions à l'avance et les collectons dans une base de données en temps réel afin qu'à la fin du mois, le système ne traite pas une grande quantité de données en une seule fois.
— Atajan, Développeur Full Stack chez JetBase
Comment nous mettons en œuvre de nouvelles fonctionnalités et leurs coûts d'implémentation
Il n'y a pas si longtemps, nous avons intégré Chat GPT pour aider les médecins à rédiger des messages texte et des résumés de rapports. Au départ, les coûts d'implémentation étaient élevés. Après avoir analysé la situation, nous avons décidé de minimiser les coûts en implémentant un modèle moins coûteux de Chat GPT.
Notre client nous fait confiance en matière de rentabilité. Ensemble, nous testons des solutions et des idées, analysons les résultats, et si une solution ou une idée sert bien le projet, nous continuons à y investir de l'argent et des efforts. Par exemple, avec Chat GPT, nous voulions essayer cette idée. Nous avons implémenté une version simple, puis l'avons améliorée sur certains aspects, vérifié la rentabilité et pris les décisions nécessaires. C'est ainsi que nous travaillons chez JetBase sur l'implémentation de nouvelles fonctionnalités.
— Atajan, Développeur Full Stack chez JetBase
Pour illustrer, la version simple de la fonctionnalité Chat GPT a pris 20 à 40 heures de développement. Cependant, commencer par une version plus complexe de la fonctionnalité aurait pris 10 fois plus d'heures de développement, entraînant des coûts significativement plus élevés pour notre client.
En Résumé
Non seulement nous avons optimisé le traitement des données en utilisant SQS et d'autres solutions, mais nous avons également réduit considérablement les dépenses sur certains composants d'infrastructure du projet.
De plus, nous continuons à implémenter de nouvelles fonctionnalités et services tout en adhérant toujours à une stratégie rentable.
En tant qu'équipe de développeurs experts en AWS, chez JetBase, nous considérons toutes les opportunités offertes par Amazon Web Services et nous nous efforçons de trouver les meilleures solutions pour nos clients et nos coéquipiers. Travailler sur AWS nous permet de réduire les coûts et d'éliminer les tâches inutiles comme la maintenance des serveurs. Nos développeurs se concentrent sur le codage et leur expertise dans des aspects cruciaux du développement comme l'automatisation, l'évolutivité et la sécurité.
L'équipe JetBase est impatiente de prendre en charge votre projet de développement. N'hésitez pas à nous contacter et à soumettre votre demande. La consultation avec nos experts est gratuite.
