Zorgapp met IoT en AWS: Gevalstudie

De gezondheidszorgsector ervaart een snelle groei en transformatie, aangedreven door technologische vooruitgang en veranderende voorkeuren van consumenten. De wereldwijde uitgaven voor gezondheidszorg overschreden in 2020 de $ 8 biljoen en zullen naar verwachting blijven stijgen. Digitale investeringen stegen in 2021 naar $ 57 miljard, met een significante focus op telehealth en geestelijke gezondheid. Bovendien is er een toename geweest van het aantal digitale gezondheidsstartups, waarbij technologiebedrijven zoals Amazon hun aanwezigheid in de gezondheidszorg uitbreiden.

Een van de drijvende krachten achter deze transformatie is het verschuivende gedrag en de voorkeuren van gezondheidszorgconsumenten. Patiënten zoeken steeds vaker naar handige, toegankelijke en gepersonaliseerde gezondheidszorgoplossingen. Als gevolg hiervan is er een toename in het gebruik van telemedicine, draagbare apparaten en gezondheidsapps, waardoor individuen hun gezondheid op afstand kunnen monitoren en proactieve maatregelen kunnen nemen om hun welzijn te beheren.

Overheden leiden initiatieven om het gezondheidszorgsysteem te moderniseren, met als doel papierwerk te elimineren en het gebruik van digitale technologieën te vergroten. Investeringen in digitale IT, zoals IoT in de geneeskunde, nemen toe en revolutioneren de patiëntenzorg door realtime dataverzameling en afstandsmonitoring.

Terwijl de gezondheidszorgsector zich ontwikkelt, speelt digitale innovatie een cruciale rol bij het verbeteren van de toegang tot zorg, het vergroten van de betrokkenheid van patiënten en het stimuleren van betere gezondheidsresultaten wereldwijd. Al met al zijn wij bij Jetbase trots om deel uit te maken van deze wereldwijde transformatie door innovatieve gezondheidszorg-IT-projecten te ontwikkelen.

In dit artikel delen we graag onze casestudy — een project voor de ontwikkeling van een medische web- en mobiele app — in detail, waarbij we de tegengekomen problemen en ontwikkelingsoplossingen benadrukken, allemaal gebaseerd op een serverless architectuur van AWS. Geniet van het lezen en aarzel niet om te delen als dat nodig is.

Ons project integreert een mobiele en web Gezondheidszorg Oplossing met modules zoals Remote Patient Monitoring (RPM) en Chronic Care Management (CCM).

De RPM Oplossing biedt klinieken een webplatform voor bijna realtime patiëntmonitoring en voorspellende analyse. Het verzamelt gegevens van zorgapparaten die zijn aangesloten op IoT.

De CCM is een andere module waarin zorgverleners voor klinieken medicatie kunnen voorschrijven, gezondheids- en persoonlijke doelen kunnen stellen, allergieën kunnen bijhouden en meer. Beide modules stroomlijnen administratieve taken en slaan gegevens veilig op.

Vanuit het perspectief van de gebruikerservaring stelt het webplatform artsen en andere medische medewerkers in staat om de gezondheid van patiënten in real time te volgen. Het houdt ook de activiteiten van artsen bij, slaat alle gegevensrapporten op in het systeem en faciliteert de betaling van rekeningen. Ondertussen stelt de mobiele app patiënten in staat om hun gezondheid op afstand in real time te volgen, inclusief voor gezinsleden voor efficiënte zorg.

Gezamenlijk vormen deze web- en mobiele ontwikkelingsoplossingen een brug tussen zorgverleners en patiënten, waardoor het beheer van de gezondheidszorg op afstand wordt verbeterd. Blijf lezen om te leren hoe wij bij Jetbase het project hebben gelanceerd en het tot op de dag van vandaag blijven verbeteren.

De klant is een leverancier van gezondheidsapparatuur voor klinieken. Ze benaderden ons ongeveer 3,5 jaar geleden om door te gaan met het werken aan bestaande software die is aangesloten op apparaten die zijn bedoeld voor het berekenen van facturen op basis van metingen.

Het doel van de klant was om een mobiele applicatie voor patiënten te creëren die deze apparaten gebruiken en een webapplicatie voor medische medewerkers en kliniekbeheerders om de toestand van patiënten en het werk van personeel te volgen. Het was ook belangrijk voor de klant dat het project in de toekomst schaalbaar zou zijn.

Tot op heden zijn alle aanvankelijk vastgestelde doelen behaald — het project is gelanceerd en blijft zich ontwikkelen. Het doel voor de toekomst is om het project om te zetten in een Software as a Service (SaaS) product en het op de open markt te brengen.

Ten eerste hebben we een MVP gemaakt — een minimum levensvatbaar product. Vervolgens hebben we tests uitgevoerd en bugs verholpen. Dit alles nam ongeveer 7 maanden in beslag. Het was tijdens de testfase dat het product zijn huidige vorm heeft gekregen. Over het algemeen hebben we de klant geholpen het product op te schalen en te lanceren, en we blijven de ontwikkeling tot op de dag van vandaag ondersteunen.

Samen met de klant blijven we het product verbeteren. Een van de verbeteringen is de implementatie van AI. In een situatie waarin kritieke gegevens worden ontvangen en een snelle reactie vereist is, stelt onze aangesloten service ons in staat om een tekstreactie vooraf te schrijven.

Dit houdt in dat we beschikbare gegevens binnen het systeem gebruiken, zoals volledige naam en klinische situatie, evenals sjabloonzinnen voor begroetingen en afscheid.Echter, de essentiële informatie wordt altijd door de arts geverifieerd voordat het naar de patiënt wordt verzonden. Zo werken AI en mensen samen.

Onlangs hebben we ook een functie toegevoegd voor het verzenden van sms-berichten, en we zijn deze momenteel aan het verbeteren. Specifiek creëren we een dashboard waarmee de arts toegang kan krijgen tot patiëntgegevens en, indien nodig, een bericht kan verzenden zonder de browser te verlaten (zie bovenstaande illustratie).

Er is een andere AI-service die we op verzoek van de klant hebben geïmplementeerd. Dit is een service voor het evalueren van de toon van berichten. Het is belangrijk om de kwaliteit van de communicatie tussen medische professionals en patiënten te beoordelen.

We zijn nog steeds bezig met het implementeren van nieuwe functies, maar hier is een lijst van de functies die al zijn geïmplementeerd en getest:

Waarom We AWS Serverless Lambda Diensten hebben Gekozen voor Dit Gezondheidszorgproject

De keuze voor AWS Lambda was voor de hand liggend omdat je in dit geval alleen betaalt voor de seconden en megabytes die je gebruikt. En als er geen activiteit is, betaal je niet. Ook hoef je niet voor de server te betalen, dus daar hoef je je geen zorgen over te maken omdat AWS dit automatisch regelt. Het is niet veeleisend en kan meer dan honderd verzoeken verwerken. Vanwege de on-demand functie van AWS Serverless hoeven we niet na te denken over de belasting. Natuurlijk kunnen we na een bepaald punt de limieten bereiken, maar dat is een ander verhaal.

Er zijn ook nadelen. Dit zegt onze Jetbase-expert hierover en over de keuze voor AWS Serverless in het algemeen:

“Op de gekozen weg zullen er altijd plus- en minpunten zijn. Dus, de nadelen van de serverless AWS Lambda zijn de limieten. Bijvoorbeeld, het heeft een limiet van 15 minuten voor het uitvoeren, wat betekent dat als je een proces hebt dat meer dan 15 minuten duurt, je vastzit. Je moet nadenken en een oplossing vinden, zoals het splitsen van het proces indien mogelijk, of je kunt overwegen om AWS Fargate te gebruiken, ook een serverless computing engine, of enkele andere oplossingen. Een ander nadeel is dat AWS Lambda ook limieten op het geheugen heeft. Dus, afhankelijk van de functie die je van plan bent te implementeren, moet je deze limieten kennen en ermee omgaan…“ Shuhrat B. Full Stack Developer, Team Lead bij Jetbase

Tijdens onze reis hebben we verschillende uitdagingen ondervonden, een daarvan was de verwerking van rapporten. Met een groot aantal actieve gebruikers die rapporten genereren en verzenden, werd het proces tijdrovend en overschreed het de limiet van 15 minuten.Om deze obstakel te overwinnen, wendden we ons tot Amazon's Simple Queue Service (SQS), een krachtig hulpmiddel dat een game-changer bleek te zijn.

Onze oplossing bestond uit het splitsen van de rapporten en het creëren van een bericht in de SQS voor elke actieve gebruiker. Aan de andere kant van de wachtrij implementeerden we een handler die rapporten voor individuele gebruikers zou verwerken en verzenden. Deze aanpak verminderde de verwerkingstijd van rapportgeneratie voor gebruikers aanzienlijk, waardoor ervoor werd gezorgd dat geen enkel rapport langer dan 15 minuten in beslag nam om te genereren en te verzenden. Aangezien we geen strenge tijdslimiet hadden op het versturen van die rapporten, voldeed deze gekozen manier zowel aan ons als aan onze klant.

Door gebruik te maken van SQS waren we in staat om onze rapportverwerkingsworkflow te stroomlijnen en de algehele efficiëntie van ons systeem te verbeteren. Deze ervaring benadrukte het belang van het verkennen en gebruiken van de verschillende diensten die door Amazon Web Services worden aangeboden om uitdagingen te overwinnen en de prestaties in onze projecten te optimaliseren.

Enkele voor- en nadelen van AWS serverless voor uw Healthcare IT-project

AWS serverless-diensten zijn voordelig voor uw webontwikkelingsproject in de gezondheidszorg omdat:

• Het is kosten efficiënt — u hoeft alleen te betalen voor gebruikte bronnen, gemeten in seconden en megabytes.
• Het is schaalbaar — de schoonheid van geautomatiseerde schaalbaarheid kan niet genoeg worden benadrukt, aangezien bronnen op basis van vraag worden toegewezen, wat zorgt voor optimaal gebruik.
• Infrastructuur kan worden beheerd — AWS verzorgt serveronderhoud en schaalvergroting, waardoor de operationele last wordt verminderd.

Echter, er zijn factoren om te overwegen bij het gebruik van AWS serverless-diensten voor uw Healthcare IT-project:

• Beperkingen van bronnen — sommige taken hebben tijdslimieten, wat mogelijk continue of langdurige processen beperkt.
• Latentieproblemen — complexe bewerkingen of grootschalige gegevensverwerkingstaken kunnen vertragingen ondervinden.
• Afhankelijkheid van AWS-systemen wereldwijd — afhankelijkheid van AWS-services kan leiden tot vendor lock-in en beperkte flexibiliteit op de lange termijn.

Ondanks de nadelen geven we de voorkeur aan AWS serverless voor projecten in de gezondheidszorg omdat jarenlange ervaring de effectiviteit en stabiliteit ervan heeft aangetoond.

Aan het begin van het project schetste de klant verschillende belangrijke vereisten. Zo gaven ze aan dat ze onmiddellijke meldingen nodig hadden wanneer een patiënt zich registreert — wat snelle verzending van apparaten mogelijk maakt.

Wat betreft de keuze van de architectuur, kon de klant input geven, maar stelden wij onze eigen versie voor. Bijvoorbeeld, om hoge volumes van readings en acties (zoals oproepen en opmerkingen) te verwerken, stelden we voor om te imple...

Welke Diensten Waren Geïntegreerd In Het Project

In het project zijn er zoveel integraties met andere diensten dat het onmogelijk is om ze allemaal op te sommen. Hier zijn slechts enkele van hen:

Twilio — een SMS-dienst gebruikt voor het verzenden van berichten naar gebruikers. Monday — een gebruikersregistratiedienst. Tray — gebruikt om workflows te automatiseren, zoals het verzenden van rapporten. Stitch — een ETL (Extract, Transform, Load) dienst voor het integreren en verwerken van Big Data. Terwijl we de integratie met Stitch faciliteren, bieden ze ook hun eigen tool voor gegevensophaling en -analyse. Azure ChatGPT — een dienst die wordt gebruikt om metingen te analyseren en opmerkingen te geven. Auth0 — een autorisatie- en authenticatiedienst. Files.com — een dienst voor bestandsopslag en rapportage.

De essentie van het project draait om het verzenden van gegevens van gezondheidsapparaten via de server naar de applicaties. Deze gefilterde gegevens zijn dan toegankelijk voor zowel artsen als patiënten, evenals kliniekagenten en verzekeraars, die een overzicht moeten hebben en rapporten ontvangen.

Gegevensoverdracht vindt plaats in bijna realtime, waardoor medisch personeel snel kan ingrijpen in geval van noodsituaties. Het helpt patiënten ook tijd en geld te besparen die ze normaal gesproken zouden besteden aan reizen naar klinieken en medische faciliteiten.

In ons geval waren verschillende apparaten aangesloten, zoals:

— Remote patient monitoring — Bloedglucosemeters — Valdetectieapparaten — Puls Oximeters — Bloeddrukmeters — Slimme thermometers — Fitness trackers — Gewicht — Slaapmat

We hebben geen problemen ondervonden met hun integratie, behalve misschien met de synchronisatie van de tijdstippen voor het verzamelen van metingen. Sommige apparaten verzonden bijvoorbeeld gegevens volgens de tijdzone van de patiënten, terwijl andere UTC gebruikten. We moesten dit probleem oplossen om de juistheid van de gegevens te waarborgen.

Wat betreft het organiseren en opslaan van gegevens, hebben we Amazon DynamoDB gebruikt, dat schaalt op basis van het volume aan gegevens, of het nu minder of meer is, zonder in te boeten op systeem efficiëntie. Er is geen wachttijd voor aanpassing. De gehele flow en architectuur wordt weergegeven in het diagram.

Een andere service die we hebben geïntegreerd voor handige gegevensbeheer is Elasticsearch, dat helpt om specifieke metingen of andere gegevens snel te vinden. De service helpt ook bij het intelligent en snel analyseren van gegevens.

IoT biedt real-time gegevensmonitoring en trackingmogelijkheden, waardoor gezondheidsapps tijdige inzichten kunnen geven in de gezondheidstoestand van patiënten. Door IoT-technologie te integreren, kunnen gezondheidsapps de monitoring op afstand van patiënten verbeteren, de therapietrouw verbeteren en vroege detectie van gezondheidsproblemen faciliteren, wat uiteindelijk leidt tot betere uitkomsten voor patiënten

Wat Waren de Problemen Aan De Ontwikkelaarskant

Zeker, we hebben enkele uitdagingen ondervonden. We zijn er niet bang voor om ze te bespreken, omdat ze allemaal zijn opgelost. Zoals eerder vermeld, ondervonden we moeilijkheden met de synchronisatie van leestijden. Het was essentieel om dit probleem aan te pakken om de gegevensnauwkeurigheid te waarborgen.

— Vertraging bij het vastleggen van metingen

Bovendien, door apparaatlatentie, begonnen we sommige metingen zeer laat te ontvangen, soms zelfs metingen van de vorige week. Dit veroorzaakte verwarring bij zowel artsen als patiënten, omdat metingen die vandaag zijn ontvangen als de metingen van vandaag werden weergegeven, ondanks dat ze een week eerder zijn genomen.

— Problemen met inkomende gesprekken

We ondervonden problemen met binnenkomende oproepen van onbekende telefoonnummers (d.w.z. telefoonnummers die niet in ons systeem zijn geregistreerd). In dergelijke gevallen hebben we een oplossing ontwikkeld om deze oproepen te traceren op basis van patiënt-ID, die artsen of agenten tijdens het gesprek kunnen implementeren. Dienovereenkomstig hebben we een semi-geautomatiseerd proces voor het traceren van oproepen van onbekende nummers opgezet en zijn we nog steeds bezig met het oplossen van het probleem.

— Problemen met gegevensverlies Naarmate het aantal actieve patiënten toenam, ondervonden we problemen met het verliezen van sommige metingen. Onverwachte fouten deden zich voor, waardoor we de gegevens van de metingen niet konden omzetten en weergeven in de gebruikersinterface.

— Problemen met rapportdistributie

We ondervonden ook uitdagingen met de distributie van rapporten. Aanvankelijk ontvingen slechts 30-50 van de 500 klinieken rapporten. We hebben dit probleem inmiddels opgelost, en nu worden alle rapporten op de 1e van elke maand verspreid.Hoewel dit proces nog steeds tijd kost - van vroege ochtend tot 18.00 uur, ongeveer 4-5 uur - wordt het binnen één werkdag voltooid. Als het aantal klinieken meer dan 500 bedraagt, zullen we de situatie dienovereenkomstig aanpakken.

Wat betreft patiënten, er zijn tienduizenden, en we hebben met succes rapporten naar allen verzonden binnen één dag. Bovendien is onze klant tevreden, zelfs als er enkele dagen vertraging is.

We hopen dat ons casestudy artikel nuttig voor je is geweest. We hadden als doel transparante informatie te bieden over de creatie van onze digitale gezondheidsoplossing voor het IoT-systeem, waarbij we de uitdagingen beschrijven die we zijn tegengekomen en hoe we deze hebben opgelost. Daarnaast hebben we de services uiteengezet die we hebben gebruikt en uitgelegd waarom we AWS Lambda serverless services hebben gekozen voor ons medische webontwikkelingsproject.

Met vele jaren ervaring in de ontwikkeling van gezondheidszorg begrijpen we de intricacies en complexiteiten van het bouwen van robuuste en schaalbare oplossingen. Als je overweegt om een medisch project te starten of hulp nodig hebt bij de ontwikkeling van gezondheidssoftware, zijn wij goed uitgerust om onze expertise en ondersteuning aan te bieden. Voel je vrij om contact met ons op te nemen voor consultatie en samenwerking aan jouw volgende gezondheidsinnovatieproject.

En als je meer begeleiding nodig hebt over de ontwikkeling van de gezondheidszorg, houd er dan rekening mee dat we een speciaal samengestelde 'Healthcare Development Cost 2025' gids hebben die je inzicht zal geven in begrotingen en investeringen.