Hälso- och sjukvårdsdataanalys: AWS Fallstudie

Information är 2000-talets olja, och analys är förbränningsmotorn”, sa Peter Sondergaard, Senior Vice President på Gartner. På samma sätt konstaterade den brittiske dataforskaren och entreprenören Clive Humby berömt att ”Data är den nya oljan.” Ingenstans är detta mer relevant än inom hälso- och sjukvårdsbranschen, där data spelar en avgörande roll för att förbättra patientresultat och operativ effektivitet.

I dagens datadrivna värld måste vårdgivare utnyttja kraften i dataanalys för att förbättra patientvården, effektivisera verksamheten och följa stränga regler. Med rätt verktyg kan snabba beslut fattas som förbättrar patientresultat, minskar kostnader och optimerar resurser. Att utnyttja den fulla potentialen hos dataanalys innebär dock utmaningar – allt från datakvalitet och integritetsfrågor till standardiseringsproblem, lagring och komplex datavisualisering.

Det är här Amazon Web Services (AWS) kommer in som en game-changer. AWS erbjuder oöverträffad skalbarhet, säkerhet och avancerade analysverktyg, vilket gör det enklare för vårdorganisationer att övervinna dessa hinder och frigöra potentialen i sina data.

I denna fallstudie undersöker vi hur en vårdgivare, med hjälp av JetBase, framgångsrikt utnyttjade AWS för att övervinna sina datautmaningar. Läs vidare för att lära dig hur vi hjälpte vår klient att integrera AWS-lösningar och fortsätter att stödja deras dagliga dataverksamhet.

Vårdgivaren driver en webbplattform där läkare kan övervaka patienters hälsoindikatorer i realtid och använda artificiell intelligens (AI) för att minska dataöverbelastning och effektivisera informationshanteringen. Dessutom tillåter plattformen kliniker att spåra läkares aktiviteter, hantera fakturering och säkert lagra alla datarapporter.

Med en stor patientbas och en mångsidig portfölj av medicinska tjänster behandlar plattformen enorma datavolymer varje dag. På grund av sekretessavtal kan vi inte avslöja organisationens namn, men de är erkända som en av de ledande vårdgivarna i sin region.

När klienten kontaktade oss stod de inför allvarliga utmaningar. Den befintliga plattformen var långsam och kämpade med att hantera stora volymer patientdata, vilket resulterade i prestandaproblem. För att lösa detta rekommenderade vi att flytta applikationen till molnet och integrera den med AWS. Detta skulle inte bara förbättra prestandan utan också ge skalbarhet, säkerhet och kostnadseffektivitet.

Innan AWS implementerades stod vårdgivaren inför flera viktiga utmaningar:

• Komplexitet i datahantering: Organisationen hanterade data från flera källor – såsom elektroniska patientjournaler (EHR), patientövervakningsenheter och försäkringssystem. Med både strukturerade och ostrukturerade data som växte exponentiellt blev hanteringen av lagring och hämtning överväldigande.
• Begränsade insikter i realtid: Det befintliga systemet kämpade med att bearbeta data tillräckligt snabbt för att ge insikter i realtid, vilket ledde till fördröjda beslut. Detta påverkade patientvården, eftersom vårdpersonal inte kunde agera utifrån aktuell information.
• Problem med efterlevnad och säkerhet: Att säkerställa efterlevnad av hälso- och sjukvårdsregler som HIPAA och GDPR, samtidigt som stark datasäkerhet upprätthölls, var en ständig utmaning.
• Skalbarhetsproblem: Äldre system var dyra att skala och underhålla. Med de växande databehoven hindrade detta innovation och ökade kostnaderna.

För att lösa dessa problem migrerade vi plattformen till AWS och valde specifika tjänster anpassade för vårdgivarens behov:

• Amazon S3

Vi valde Amazon S3 för dess branschledande skalbarhet, säkerhet och tillförlitlighet. S3 gjorde det möjligt för vårdgivaren att lagra stora mängder strukturerad och ostrukturerad data samtidigt som den erbjöd 99.999999999% datatålighet. Dess automatiserade datahantering under datalivscykeln minskade lagringskostnaderna genom att säkerställa att data lagrades på det mest kostnadseffektiva sättet.

• AWS Lambda

För realtidsdatabehandling implementerade vi AWS Lambda, en serverlös databehandlingstjänst. Den gjorde det möjligt för plattformen att bearbeta data automatiskt som svar på händelser – som att en patient loggar ett nytt hälsomått – utan att behöva tillhandahålla eller hantera servrar.

• AWS HealthScribe

För att effektivisera dokumentationsprocessen och förbättra kliniska arbetsflöden integrerade vi HealthScribe. Denna tjänst transkriberar patient-läkar-konversationer och extraherar automatiskt viktiga medicinska insikter, såsom diagnoser och behandlingsplaner. Genom att utnyttja AI minskar HealthScribe dokumentationsbördan för vårdgivare, vilket frigör dem att fokusera på patientvården och förbättrar datanoggrannheten för analyser.

• Amazon Bedrock

Vi använde Amazon Bedrock för att förbättra vårdgivarens förmåga att utveckla och implementera generativa AI-applikationer skräddarsydda för dataanalys. Med Bedrock kan vårdgivaren enkelt bygga anpassade AI-modeller som genererar insikter från stora mängder medicinska data, vilket hjälper till att förutsäga patientresultat, analysera trender och optimera behandlingsplaner med hög noggrannhet.

• Amazon Transcribe

För tal-till-text-behov i vårdens dataarbetsflöden integrerade vi Amazon Transcribe. Denna tjänst konverterar ljudinspelningar, såsom läkarkonsultationer eller patientanteckningar, till korrekt, sökbar textdata. Detta möjliggör sömlös integration av talad information i vårdplattformens dataanalysprocesser, vilket förbättrar tillgängligheten för patientjournaler och stödjer beslutsfattande i realtid.

Implementeringen började med en sömlös migrering av vårdgivarens data från lokala system till Amazon S3. AWS Lambda integrerades sedan för databehandling i realtid, följt av driftsättningen av Amazon Redshift för storskalig analys. Amazon QuickSight tillhandahöll interaktiva instrumentpaneler för datavisualisering, medan Amazon SageMaker användes för att introducera avancerade maskininlärningsfunktioner.

Under hela processen säkerställde strikta säkerhetsprotokoll efterlevnad av branschregler som HIPAA. AWS:s inbyggda säkerhetsfunktioner, inklusive kryptering och identitetshantering, var avgörande för att upprätthålla konfidentialiteten och integriteten för känslig vårddata.

Migrationen till AWS transformerade vårdgivarens verksamhet:

• Insikter i realtid: Integrationen av AWS Lambda och Redshift möjliggjorde dataanalys i realtid, vilket ledde till snabbare och mer exakta beslut av vårdpersonal.
• Skalbarhet: Med AWS:s flexibla infrastruktur kunde plattformen enkelt skalas för att hantera ökande datamängder utan kostsamma hårdvaruuppgraderingar.
• Kostnadsbesparingar: Genom att flytta till molnet minskade vårdgivaren sina IT-kostnader med 40%, främst genom att eliminera dyr lokal infrastruktur.
• Förbättrade patientresultat: Realtidsåtkomst till patientdata gjorde det möjligt för läkare att ställa snabbare diagnoser och justera behandlingsplaner snabbare, vilket ledde till förbättrade hälsoresultat.
• Efterlevnad och säkerhet: AWS:s svit av efterlevnadscertifieringar (HIPAA, GDPR, etc.) säkerställde att vårdgivaren upprätthöll robusta dataskyddsåtgärder samtidigt som de uppfyllde lagkrav.

1. Analys av stora mängder data från hälsoenheter: Med hjälp av Amazon Bedrock utvecklade vårdgivaren AI-drivna modeller för att bearbeta och analysera stora mängder data från bärbara hälsoenheter, såsom träningsarmband och kontinuerliga glukosmätare. Bedrock gjorde det möjligt för plattformen att enkelt driftsätta generativa AI-modeller som analyserar trender i patientgenererad hälsodata, såsom puls, sömnmönster och glukosnivåer. Detta gjorde det möjligt för läkare att få djupare insikter i patientens hälsa, vilket möjliggjorde personliga vårdplaner, tidig upptäckt av potentiella problem och mer effektiv långsiktig hälsohantering.

2. Optimering av läkarplanering: Med AWS:s analysfunktioner automatiserade plattformen processen att schemalägga läkare baserat på patientbehov, klinikens arbetsbelastning och enskilda läkares prestationsmått. Detta förbättrade inte bara den operativa effektiviteten utan säkerställde också att rätt läkare fanns tillgängliga när det behövdes.

3. Mobil hälsoövervakning: Genom att utnyttja Amazon S3 och Lambda möjliggjorde vårdgivarens mobilapp för patienter att övervaka sina hälsomått, såsom puls och glukosnivåer, i realtid. Varningar för medicinpåminnelser eller onormala avläsningar skickades automatiskt till både patienten och deras vårdgivare, vilket förbättrade proaktiv vård.

Genom att migrera sin dataanalysverksamhet till AWS lyckades vårdgivaren framgångsrikt ta itu med utmaningar inom datahantering, insikter i realtid, efterlevnad och skalbarhet. AWS:s robusta plattform gjorde det möjligt för organisationen att förbättra patientvården, minska driftskostnaderna och framtidssäkra sin verksamhet.

Framöver har vårdgivaren betydande möjligheter att ytterligare utöka sina kapaciteter. Djupare integration av AI-drivna lösningar skulle kunna optimera arbetsflöden, individualisera behandlingsplaner och förbättra resurshanteringen. Eftersom AWS fortsätter att innovera är vårdgivaren väl positionerad att leda inom datadriven hälso- och sjukvård och sätta nya standarder för operativ effektivitet och patientvård.

På JetBase är vi här för att stödja våra kunder att utnyttja den fulla potentialen av dataanalys och AWS-implementering för IT-projekt inom hälso- och sjukvården. Vår expertis står till ditt förfogande – tveka inte att kontakta oss för en kostnadsfri konsultation och för att utforska hur vi kan hjälpa till att lyfta ditt projekt.