Helsedataanalyse: AWS Casestudie

«Informasjon er det 21. århundrets olje, og analyse er forbrenningsmotoren», sa Peter Sondergaard, Senior Vice President hos Gartner. På samme måte uttalte den britiske datavitenskap-entreprenøren Clive Humby berømt: «Data er den nye oljen.» Ingen steder er dette mer relevant enn i helsevesenet, hvor data spiller en avgjørende rolle for å forbedre pasientresultater og operasjonell effektivitet.I dagens datadrevne verden må helseaktører utnytte kraften i dataanalyse for å forbedre pasientbehandlingen, effektivisere driften og overholde strenge forskrifter. Med de rette verktøyene kan man ta rettidige beslutninger som forbedrer pasientresultater, reduserer kostnader og optimaliserer ressurser. Imidlertid byr det på utfordringer å utnytte det fulle potensialet i dataanalyse – alt fra datakvalitet og personvernhensyn til standardiseringsproblemer, lagring og kompleks datavisualisering.Dette er hvor Amazon Web Services (AWS) kommer inn som en game-changer. AWS tilbyr uovertruffen skalerbarhet, sikkerhet og avanserte analyseverktøy, noe som gjør det enklere for helseorganisasjoner å overvinne disse hindringene og frigjøre potensialet i dataene sine.I denne casestudien utforsker vi hvordan en helseaktør, ved hjelp av JetBase, lykkes med å utnytte AWS for å overvinne sine datautfordringer. Les videre for å lære hvordan vi hjalp vår klient med å integrere AWS-løsninger og fortsetter å støtte deres daglige datadrift.Bakgrunn om helseaktørenHelseaktøren driver en nettplattform hvor leger i sanntid kan overvåke pasienters helseindikatorer og bruke kunstig intelligens (KI) for å redusere dataoverbelastning og effektivisere informasjonsstyring. I tillegg lar plattformen klinikker spore legers aktiviteter, administrere fakturering og sikkert lagre alle datarapporter.Med en stor pasientbase og en mangfoldig portefølje av medisinske tjenester, behandler plattformen enorme datamengder hver dag. På grunn av konfidensialitetsavtaler kan vi ikke oppgi organisasjonens navn, men de er anerkjent som en av de ledende helseaktørene i sin region.Da klienten kontaktet oss, sto de overfor alvorlige utfordringer. Den eksisterende plattformen var treg og slet med å håndtere store volumer pasientdata, noe som resulterte i ytelsesproblemer. For å løse dette anbefalte vi å flytte applikasjonen til skyen og integrere den med AWS. Dette ville ikke bare forbedre ytelsen, men også gi skalerbarhet, sikkerhet og kostnadseffektivitet.UtfordringerFør implementeringen av AWS sto helseaktøren overfor flere sentrale utfordringer:Kompleks databehandling: Organisasjonen håndterte data fra flere kilder – som elektroniske pasientjournaler (EPJ), pasientovervåkingsutstyr og forsikringssystemer. Med både strukturerte og ustrukturerte data som vokste eksponentielt, ble håndtering av lagring og gjenfinning overveldende.Begrenset innsikt i sanntid: Det eksisterende systemet slet med å behandle data raskt nok til å gi innsikt i sanntid, noe som førte til forsinkede beslutninger. Dette påvirket pasientbehandlingen, da helsepersonell ikke kunne handle basert på oppdatert informasjon.Overholdelse av regelverk og sikkerhetshensyn: Å sikre overholdelse av helseforskrifter som HIPAA og GDPR, samtidig som man opprettholdt sterk datasikkerhet, var en konstant utfordring.Skalerbarhetsproblemer: Eldre systemer var dyre å skalere og vedlikeholde. Med de økende databehovene hemmet dette innovasjon og økte kostnadene.AWS-løsningen for helseaktørenFor å løse disse problemene migrerte vi plattformen til AWS, og valgte spesifikke tjenester tilpasset helseaktørens behov:Amazon S3Vi valgte Amazon S3 for dens bransjeledende skalerbarhet, sikkerhet og pålitelighet. S3 gjorde det mulig for helseaktøren å lagre store mengder strukturerte og ustrukturerte data, samtidig som den tilbød 99,999999999 % datavarighet. Den automatiserte datalivssyklushåndteringen reduserte lagringskostnadene ved å sikre at data ble lagret på den mest kostnadseffektive måten.AWS LambdaFor databehandling i sanntid implementerte vi AWS Lambda, en serverløs databehandlingstjeneste. Den gjorde det mulig for plattformen å behandle data automatisk som respons på hendelser – for eksempel når en pasient logger en ny helsemetrikk – uten behov for å provisjonere eller administrere servere.AWS HealthScribeFor å effektivisere dokumentasjonsprosessen og forbedre kliniske arbeidsflyter, integrerte vi HealthScribe. Denne tjenesten transkriberer samtaler mellom pasient og lege og trekker automatisk ut viktig medisinsk innsikt, som diagnose- og behandlingsplaner. Ved å utnytte KI reduserer HealthScribe dokumentasjonsbyrden for helsepersonell, slik at de kan fokusere på pasientbehandling og forbedre datanøyaktigheten for analyser.Amazon BedrockVi brukte Amazon Bedrock for å forbedre helseaktørens evne til å utvikle og distribuere generative KI-applikasjoner skreddersydd for dataanalyse. Med Bedrock kan aktøren enkelt bygge tilpassede KI-modeller som genererer innsikt fra store mengder medisinske data, og hjelper til med å forutsi pasientresultater, analysere trender og optimalisere behandlingsplaner med høy nøyaktighet.Amazon TranscribeFor behov innen tale-til-tekst i dataarbeidsflyter for helsevesenet, integrerte vi Amazon Transcribe. Denne tjenesten konverterer lydopptak, som legekonsultasjoner eller pasientnotater, til nøyaktige, søkbare tekstdata. Dette muliggjør sømløs integrasjon av muntlig informasjon i helseplattformens dataanalyseprosesser, noe som forbedrer tilgangen til pasientjournaler og støtter beslutningstaking i sanntid.ImplementeringsprosessImplementeringen startet med en sømløs migrering av helseaktørens data fra lokale systemer til Amazon S3. AWS Lambda ble deretter integrert for databehandling i sanntid, etterfulgt av distribusjon av Amazon Redshift for storskala analyse. Amazon QuickSight ga interaktive dashbord for datavisualisering, mens Amazon SageMaker ble brukt til å introdusere avanserte maskinlæringsfunksjoner.Gjennom hele prosessen sikret strenge sikkerhetsprotokoller overholdelse av bransjereguleringer som HIPAA. AWS’ innebygde sikkerhetsfunksjoner, inkludert kryptering og identitetsstyring, var avgjørende for å opprettholde konfidensialiteten og integriteten til sensitive helsedata.Resultater og utfallMigreringen til AWS transformerte helseaktørens virksomhet:Innsikt i sanntid: Integrasjonen av AWS Lambda og Redshift muliggjorde dataanalyse i sanntid, noe som førte til raskere og mer nøyaktig beslutningstaking fra helsepersonell.Skalerbarhet: Med AWS’ fleksible infrastruktur kunne plattformen enkelt skalere for å imøtekomme økende datamengder uten kostbare maskinvareoppgraderinger.Kostnadsbesparelser: Ved å flytte til skyen reduserte helseaktøren IT-kostnadene med 40 %, primært gjennom eliminering av kostbar lokal infrastruktur.Forbedrede pasientresultater: Tilgang til pasientdata i sanntid gjorde at leger kunne stille raskere diagnoser og justere behandlingsplaner raskere, noe som førte til forbedrede helseutfall.Overholdelse av regelverk og sikkerhet: AWS’s pakke med overholdelsessertifiseringer (HIPAA, GDPR, osv.) sikret at aktøren opprettholdt robuste databeskyttelsestiltak samtidig som de oppfylte regulatoriske krav.Eksempler fra praksis1. Analyse av store datamengder fra helseenheter: Ved å bruke Amazon Bedrock utviklet helseaktøren KI-drevne modeller for å behandle og analysere store mengder data fra bærbare helseenheter, som treningssporere og kontinuerlige glukosemålere. Bedrock gjorde det mulig for plattformen å enkelt distribuere generative KI-modeller som analyserer trender i pasientgenererte helsedata, som hjertefrekvens, søvnmønstre og glukosenivåer. Dette tillot leger å få dypere innsikt i pasienters helse, noe som muliggjorde persontilpassede behandlingsplaner, tidlig oppdagelse av potensielle problemer og mer effektiv langsiktig helseforvaltning.2. Optimalisering av legesetting: Med analysekapasiteten til AWS automatiserte plattformen prosessen med å sette opp leger basert på pasientbehov, klinikkens arbeidsmengder og individuelle leges prestasjonsmålinger. Dette forbedret ikke bare den operasjonelle effektiviteten, men sikret også at de riktige legene var tilgjengelige når det var behov for dem.3. Mobil helseovervåking: Ved å utnytte Amazon S3 og Lambda, muliggjorde helseaktørens mobilapp at pasienter kunne overvåke helsemålingene sine, som hjertefrekvens og glukosenivåer, i sanntid. Varsler for medisineringspåminnelser eller unormale avlesninger ble automatisk sendt til både pasienten og deres helsepersonell, noe som forbedret proaktiv omsorg.Konklusjon og fremtidsutsikterVed å migrere sine dataanalyseoperasjoner til AWS, adresserte helseaktøren vellykket utfordringer innen databehandling, innsikt i sanntid, regelverksetterlevelse og skalerbarhet. AWS’ robuste plattform ga organisasjonen mulighet til å forbedre pasientbehandling, redusere driftskostnader og fremtidssikre sin virksomhet.Fremover har aktøren betydelige muligheter til å utvide sine kapabiliteter ytterligere. Dypere integrasjon av KI-drevne løsninger kunne optimalisere arbeidsflyter, persontilpasse behandlingsplaner og forbedre ressursstyring. Ettersom AWS fortsetter å innovere, er helseaktøren godt posisjonert til å lede an innen datadrevet helsevesen, og sette nye standarder for operasjonell effektivitet og pasientbehandling.Hos JetBase er vi her for å støtte våre klienter med å utnytte det fulle potensialet i dataanalyse og AWS-implementering for IT-prosjekter innen helsevesenet. Vår ekspertise er til din disposisjon – ikke nøl med å kontakte oss for en gratis konsultasjon og for å utforske hvordan vi kan bidra til å løfte prosjektet ditt.

Helsedataanalyse: AWS Casestudie

Våre Caser

Siste Artikler

Migrere Cypress-tester til Playwright med Copilot

En komplett guide til implementering av mikrotjenester på AWS

Outsourcing av programvareutvikling i 2025: En komplett guide