Application de santé avec IoT et AWS : Étude de cas

Le secteur de la santé connaît une croissance et une transformation rapides, propulsées par les avancées technologiques et l'évolution des préférences des consommateurs. Les dépenses mondiales de santé ont dépassé les 8 billions de dollars en 2020 et devraient continuer d'augmenter. Les investissements numériques ont bondi à 57 milliards de dollars en 2021, avec un accent significatif sur la télésanté et la santé mentale. De plus, il y a eu une prolifération de startups de santé numérique, avec des géants de la technologie comme Amazon qui étendent leur présence dans le secteur de la santé.

L'une des forces motrices de cette transformation est l'évolution des comportements et des préférences des consommateurs de soins de santé. Les patients recherchent de plus en plus des solutions de soins pratiques, accessibles et personnalisées. En conséquence, l'utilisation de la télémédecine, des appareils connectés et des applications de santé a augmenté, permettant aux individus de surveiller leur santé à distance et de prendre des mesures proactives pour gérer leur bien-être.

Les gouvernements dirigent des initiatives visant à moderniser le système de santé, dans le but d'éliminer la paperasse et d'accroître l'utilisation des technologies numériques. Les investissements dans l'informatique numérique, tels que l'IoT en médecine, sont en hausse, révolutionnant les soins aux patients grâce à la collecte de données en temps réel et à la surveillance à distance.

À mesure que le secteur de la santé évolue, l'innovation numérique joue un rôle vital dans l'amélioration de l'accès aux soins, le renforcement de l'engagement des patients et l'obtention de meilleurs résultats en matière de santé à l'échelle mondiale. En somme, chez Jetbase, nous sommes fiers de faire partie de cette transformation mondiale en développant des projets informatiques innovants dans le domaine de la santé.

Dans cet article, nous sommes heureux de partager notre étude de cas — un projet de développement d'application web et mobile médicale — en détail, en soulignant les problèmes rencontrés, les solutions de développement, le tout basé sur une architecture sans serveur d'AWS. Bonne lecture et n'hésitez pas à partager si besoin.

Notre projet intègre une solution de santé mobile et web avec des modules tels que le suivi patient à distance (RPM) et la gestion des maladies chroniques (CCM).

La solution RPM fournit aux cliniques une plateforme web pour le suivi des patients en temps quasi réel et l'analyse prédictive. Elle collecte les données des appareils de santé connectés à l'IoT.

Le CCM est un autre module dans lequel les prestataires de services pour les cliniques peuvent prescrire des médicaments, fixer des objectifs de santé et personnels, suivre les allergies, et bien plus encore. Les deux modules simplifient les tâches administratives et stockent les données en toute sécurité.

Du point de vue de l'expérience utilisateur, la plateforme web permet aux médecins et autres professionnels de la santé de surveiller la santé des patients en temps réel. Elle suit également les activités des médecins, stocke tous les rapports de données dans le système et facilite le paiement des factures. Pendant ce temps, l'application mobile permet aux patients de surveiller leur santé à distance et en temps réel, s'étendant aux membres de la famille pour des soins efficaces.

Ensemble, ces solutions de développement web et mobile rapprochent les prestataires de soins de santé et les patients, améliorant la gestion des soins de santé à distance. Continuez à lire pour découvrir comment Jetbase a lancé le projet et a continué à l'améliorer jusqu'à aujourd'hui.

Le client est un fournisseur d'appareils de santé pour les cliniques. Ils nous ont contactés il y a environ 3,5 ans pour continuer à travailler sur un logiciel existant connecté à des appareils dédiés au calcul des factures basées sur les lectures.

L'objectif du client était de créer une application mobile pour les patients utilisant ces appareils et une application web pour les travailleurs médicaux et les administrateurs de cliniques afin de suivre l'état des patients et le travail du personnel. Il était également important pour le client que le projet puisse évoluer à l'avenir.

À ce jour, tous les objectifs initialement fixés ont été atteints — le projet est lancé et continue d'évoluer. L'objectif futur est de transformer le projet en un produit SaaS (Software as a Service) et de le commercialiser sur le marché.

D'abord et avant tout, nous avons créé un MVP — produit minimum viable. Ensuite, nous avons effectué des tests, corrigé les bugs. Tout cela a pris environ 7 mois. C'est pendant la phase de test que le produit a pris sa forme actuelle. Globalement, nous avons aidé le client à faire évoluer et à lancer le produit, et nous continuons à soutenir son développement à ce jour.

En collaboration avec le client, nous continuons à améliorer le produit. L'une des améliorations comprend l'implémentation de l'IA. Par exemple, dans une situation où des données critiques sont reçues et une réponse rapide est requise, notre service connecté permet la pré-écriture d'une réponse textuelle.

Cela implique l'utilisation des données disponibles dans le système, telles que le nom complet et la situation clinique, ainsi que des phrases modèles pour les salutations et les adieux. Cependant, les informations essentielles sont toujours vérifiées par le médecin avant d'être envoyées au patient. Ainsi, l'IA et les humains travaillent ensemble.

Récemment, nous avons également ajouté une fonctionnalité pour l'envoi de messages SMS, et nous sommes en train de l'améliorer. Plus précisément, nous créons un tableau de bord qui permet au médecin d'accéder aux données du patient et, si nécessaire, d'envoyer un message sans quitter le navigateur (voir l'illustration ci-dessus).

Il existe un autre service d'IA que nous avons mis en œuvre à la demande du client. Il s'agit d'un service d'évaluation du ton de la voix dans les messages. Il est important d'évaluer la qualité de la communication entre les professionnels de la santé et les patients.

Nous sommes toujours en train d'implémenter de nouvelles fonctionnalités, mais voici une liste de celles qui ont déjà été implémentées et testées :

Pourquoi nous avons choisi les services AWS Serverless Lambda pour ce projet de santé

Le choix d'AWS Lambda était évident car, dans ce cas, vous ne payez que pour les secondes et les mégaoctets que vous utilisez. Et s'il n'y a pas d'activité, vous ne payez pas. De plus, vous n'avez pas à payer pour le serveur, donc vous n'avez pas à vous en soucier car AWS le contrôle automatiquement. Il est peu exigeant et peut gérer plus d'une centaine de requêtes. Grâce à la fonction à la demande d'AWS Serverless, nous n'avons pas à nous soucier des charges. Bien sûr, après un certain point, nous pourrions atteindre les limites, mais ce sera une autre histoire.

Il y a aussi des inconvénients. Voici ce que notre expert Jetbase en dit, ainsi que sur le choix d'AWS Serverless en général :

« Sur le chemin choisi, il y aura toujours des avantages et des inconvénients. Ainsi, les inconvénients d'AWS Lambda serverless sont ses limites. Par exemple, il a une limite de 15 minutes pour l'exécution, ce qui signifie que si vous avez un processus qui dure plus de 15 minutes, vous êtes bloqué. Vous devez réfléchir et trouver une solution de contournement, comme diviser le processus si possible, ou vous pouvez envisager d'utiliser AWS Fargate, également un moteur de calcul sans serveur, ou d'autres solutions. Un autre inconvénient est qu'AWS Lambda a également des limites de mémoire. Donc, en fonction de la fonctionnalité que vous allez implémenter, vous devez connaître ces limites et les gérer… » Shuhrat B. Développeur Full Stack, Team Lead chez Jetbase

Au cours de notre parcours, nous avons rencontré plusieurs défis, dont l'un était le traitement des rapports. Avec un grand nombre d'utilisateurs actifs générant et envoyant des rapports, le processus devenait chronophage et dépassait la limite des 15 minutes. Pour surmonter cet obstacle, nous nous sommes tournés vers Amazon Simple Queue Service (SQS), un outil puissant qui s'est avéré révolutionnaire.

Notre solution consistait à diviser les rapports et à créer un message dans SQS pour chaque utilisateur actif. À l'autre extrémité de la file d'attente, nous avons implémenté un gestionnaire qui traitait et envoyait les rapports pour les utilisateurs individuels. Cette approche a considérablement réduit le temps de traitement de la génération de rapports pour les utilisateurs, garantissant qu'aucun rapport ne prenait plus de 15 minutes à générer et à envoyer. Comme nous n'avions pas de délai strict pour l'envoi de ces rapports, cette approche nous a satisfaits, ainsi que notre client.

En tirant parti de SQS, nous avons pu rationaliser notre flux de travail de traitement des rapports et améliorer l'efficacité globale de notre système. Cette expérience a souligné l'importance d'explorer et d'utiliser les différents services offerts par Amazon Web Services pour surmonter les défis et optimiser les performances de nos projets.

Quelques avantages et inconvénients du serveur sans serveur AWS pour votre projet informatique de santé

Les services sans serveur AWS sont bénéfiques pour votre projet de développement web dans le domaine de la santé car :

• Ils sont économiques — vous ne payez que pour les ressources utilisées, mesurées en secondes et en mégaoctets.
• Ils sont évolutifs — la beauté de l'évolutivité automatisée ne peut être sous-estimée, car les ressources sont allouées en fonction de la demande, assurant une utilisation optimale.
• L'infrastructure peut être gérée — AWS gère la maintenance et la mise à l'échelle des serveurs, réduisant ainsi la charge opérationnelle.

Cependant, il y a des facteurs à prendre en compte lors de l'utilisation des services sans serveur AWS pour votre projet informatique de santé :

• Limitations des ressources — certaines tâches ont des contraintes de temps, ce qui peut limiter les processus continus ou de longue durée.
• Problèmes de latence — les opérations complexes ou les tâches de traitement de données à grande échelle peuvent rencontrer des retards.
• Dépendance vis-à-vis des systèmes AWS à l'échelle mondiale — la dépendance vis-à-vis des services AWS peut entraîner un verrouillage du fournisseur et une flexibilité limitée à long terme.

Malgré les inconvénients, nous préférons choisir AWS serverless pour les projets informatiques de santé car des années d'expérience ont montré son efficacité et sa stabilité.

Au début du projet, le client a défini plusieurs exigences clés. Par exemple, il a exprimé le besoin de notifications immédiates lorsqu'un patient s'enregistre — ce qui permet un envoi rapide des appareils.

Concernant le choix de l'architecture, le client pouvait donner son avis, mais nous avons suggéré notre propre version. Par exemple, pour gérer de grands volumes de lectures et d'actions (telles que les appels et les commentaires), nous avons proposé d'implémenter

Comme illustré dans le diagramme, les médecins peuvent initier des appels téléphoniques depuis le tableau de bord — dans ce cas, le SDK Amazon Connect sera lancé pour connecter les patients aux spécialistes médicaux. Il est crucial pour nous de suivre les détails des appels tels que la durée pour les calculs de facturation et la transcription des appels pour analyser la satisfaction des patients.

Notre système doit suivre et enregistrer les appels avec une précision proche de 100 %, car il s'agit d'une fonction critique. Par conséquent, en équipe, nous avons recommandé d'employer une approche de file d'attente pour prendre le contrôle du système, permettant des fonctionnalités comme la nouvelle tentative en cas d'échec ou la sauvegarde des messages échoués pour une action ultérieure.

Quels services ont été intégrés au projet

Dans ce projet, il y a tellement d'intégrations avec d'autres services qu'il est impossible de tous les lister. En voici quelques-uns :

Twilio — un service SMS utilisé pour envoyer des messages aux utilisateurs. Monday — un service d'enregistrement des utilisateurs. Tray — utilisé pour automatiser les flux de travail, tels que l'envoi de rapports. Stitch — un service ETL (Extract, Transform, Load) pour l'intégration et le traitement du Big Data. Bien que nous facilitons l'intégration avec Stitch, ils fournissent également leur propre outil de récupération et d'analyse de données. Azure ChatGPT — un service utilisé pour analyser les lectures et fournir des commentaires. Auth0 — un service d'autorisation et d'authentification. Files.com — un service de stockage de fichiers et de rapports.

L'essence du projet tourne autour de la transmission des données des dispositifs de santé via le serveur vers les applications. Ces données filtrées sont ensuite accessibles aux médecins et aux patients, ainsi qu'aux agents de clinique et aux assureurs, qui ont besoin d'avoir une vue d'ensemble et de recevoir des rapports.

La transmission des données se fait en temps quasi réel, permettant au personnel médical d'intervenir rapidement en cas d'urgence. Elle aide également les patients à économiser du temps et de l'argent qu'ils dépenseraient normalement pour se rendre dans les cliniques et les établissements médicaux.

Dans notre cas, divers dispositifs ont été connectés, tels que :

— Moniteurs de suivi patient à distance — Glucomètres — Dispositifs de détection de chute — Oxymètres de pouls — Tensiomètres — Thermomètres intelligents — Trackers d'activité physique — Poids — Matelas de sommeil

Nous n'avons rencontré aucun problème avec leur intégration, à l'exception peut-être de la synchronisation des heures de collecte des lectures. Par exemple, certains appareils envoyaient des données selon les fuseaux horaires des patients, tandis que d'autres utilisaient l'UTC. Nous avons dû résoudre ce problème pour garantir l'exactitude des données.

En termes d'organisation et de stockage des données, nous avons utilisé Amazon DynamoDB, qui s'adapte au volume de données, qu'il soit faible ou élevé, sans compromettre l'efficacité du système. Il n'y a pas de temps d'attente pour l'adaptation. Le flux et l'architecture sont démontrés dans le diagramme.

Un autre service que nous avons intégré pour une gestion pratique des données est Elasticsearch, qui aide à trouver rapidement des lectures spécifiques ou toute autre donnée. Le service aide également à analyser les données de manière intelligente et rapide.

L'IoT offre des capacités de surveillance et de suivi des données en temps réel, permettant aux applications de santé de fournir des informations opportunes sur l'état de santé des patients. En intégrant la technologie IoT, les applications de santé peuvent améliorer la surveillance des patients à distance, l'observance du traitement et faciliter la détection précoce des problèmes de santé, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour les patients.

Quels ont été les problèmes côté développeurs

Bien sûr, nous avons rencontré quelques défis. Nous n'avons pas peur d'en parler car ils ont tous été résolus. Par exemple, comme mentionné précédemment, nous avons rencontré des difficultés avec la synchronisation des heures de collecte des lectures. Il était impératif de résoudre ce problème pour garantir l'exactitude des données.

— Retard de capture des lectures

De plus, en raison de la latence des appareils, nous avons commencé à recevoir certaines lectures très tard, parfois même des lectures de la semaine précédente. Cela a semé la confusion chez les médecins et les patients, car les lectures reçues aujourd'hui étaient affichées comme des lectures du jour, bien qu'elles aient été prises une semaine plus tôt.

— Problèmes d'appels entrants

Nous avons rencontré des problèmes avec les appels entrants provenant de numéros de téléphone inconnus (c'est-à-dire des numéros non enregistrés dans notre système). Dans de tels cas, nous avons développé une solution pour suivre ces appels par identifiant patient, que les médecins ou agents peuvent implémenter pendant l'appel. Par conséquent, nous avons mis en place un processus semi-automatisé pour le suivi des appels provenant de numéros inconnus et travaillons toujours à résoudre ce problème.

— Problèmes de perte de données À mesure que le nombre de patients actifs augmentait, nous avons rencontré des problèmes de perte de certaines lectures. Des erreurs inattendues se sont produites, nous empêchant de transformer les données de lecture et de les afficher dans l'interface utilisateur.

— Problèmes de distribution des rapports

Nous avons également été confrontés à des défis concernant la distribution des rapports. Au départ, seulement 30 à 50 cliniques sur 500 recevaient les rapports. Cependant, nous avons depuis résolu ce problème, et tous les rapports sont désormais distribués le 1er de chaque mois. Bien que ce processus prenne encore du temps — du petit matin jusqu'à 18 heures, environ 4 à 5 heures — il est accompli en une seule journée de travail. Si le nombre de cliniques dépasse 500, nous aborderons la situation en conséquence.

Concernant les patients, ils sont des dizaines de milliers, et nous avons réussi à envoyer les rapports à tous en une seule journée. De plus, notre client est satisfait même s'il y a plusieurs jours de retard.

Nous espérons que notre étude de cas vous a été utile. Nous avons cherché à fournir des informations transparentes sur la création de notre solution de santé numérique pour le système IoT, en détaillant les défis rencontrés et la manière dont nous les avons surmontés. De plus, nous avons présenté les services que nous avons utilisés et expliqué pourquoi nous avons choisi les services serverless AWS Lambda pour notre projet de développement web médical.

Avec de nombreuses années d'expérience dans le domaine du développement de la santé, nous comprenons les subtilités et les complexités de la création de solutions robustes et évolutives. Si vous envisagez de vous lancer dans un projet médical ou avez besoin d'aide pour le développement de logiciels de santé, nous sommes parfaitement équipés pour offrir notre expertise et notre soutien. N'hésitez pas à nous contacter pour une consultation et une collaboration sur votre prochain parcours d'innovation en matière de santé.

Et si vous avez besoin de conseils supplémentaires sur le développement de la santé, sachez que nous avons un guide spécialement conçu, « Coût du développement de la santé 2025 », qui vous aidera à mieux comprendre les budgets et les investissements.