Medizintechnik-Integrationsplattform: Eine KI-basierte Gesundheitsapp für Kliniken

Die ursprüngliche App des Kunden zeigte lediglich Rohdaten von den Wearables des Kunden, die über Bluetooth gesammelt wurden, ohne langfristige Tracking- oder klinische Integration. Wir mussten sie durch eine brandneue App ersetzen.

Von Anfang an haben wir besonderes Augenmerk darauf gelegt, sicher und gut dokumentierte Code zu schreiben. Code vollständig gemäß den HIPAA- und FDA-Standards. Unser sorgfältiges Design der Datenverarbeitung, der Nutzervereinbarung und der Sicherheitsprotokolle hat dem Kunden geholfen, beide Zertifizierungen erfolgreich zu erhalten.

Wir haben ein Plattformübergreifende mobile App Dort können Benutzer die Herzfrequenz, den Sauerstoffgehalt im Blut und den Blutdruck in Echtzeit überwachen. Die App bietet Visualisierungen historischer Trends, sofortige Benachrichtigungen, wenn die Werte außerhalb der sicheren Grenzen liegen, und vollständige Kontrolle darüber, welche Kliniken oder Ärzte die Daten erhalten und wie oft diese synchronisiert werden.

Wir haben auch sichergestellt, Barrierefreiheit Durch die Verwendung lesbarer Schriftarten, einstellbarer Skalierung und ein hohes Kontrastverhältnis für Benutzer mit Behinderungen.

Um Nutzern zu helfen, ihre Gesundheitsdaten zu interpretieren, haben wir ein Maschinelles Lernmodell Das Gerät erkennt abnormale Trends in der Herzfrequenz, dem Sauerstoffgehalt im Blut und dem Blutdruck. Basierend auf Daten aus dem Tages- und Nachtzyklus kann die App frühe Anzeichen von Herzproblemen, Atemwegserkrankungen oder Bluthochdruck erkennen und Nutzer dazu auffordern, einen Arzt aufzusuchen.

Benutzer können Symptome oder Notizen auch manuell hinzufügen, sodass die KI noch mehr Informationen bereitstellen kann. Persönliche Erkenntnisse. Wenn das Modell beispielsweise irreguläre Spitzen in der Schlafzeit erkennt, kann es den Nutzer fragen, wie er sich fühlt, und ihm vorschlagen, Maßnahmen zu ergreifen.

Die größte Herausforderung bestand darin, sicherzustellen, volle Einhaltung. Im Gesundheitswesen kann KI keine Diagnosen stellen oder medizinisches Handeln beeinflussen. Wir haben das Modell strikt als unaufdringlichen Assistenten konzipiert: Es erkennt Muster und lädt die Nutzer dazu ein, sich mit Fachkräften in Verbindung zu setzen, ohne jemals einen Arzt zu ersetzen.

Wir haben eine sichere Architektur entwickelt, die sicherstellt, dass die Gesundheitsdaten der tragbaren Geräte ohne Verzögerungen oder Sicherheitsrisiken in die Cloud und letztendlich in Kliniken gelangen.

Es beginnt mit Bluetooth-VerbindungWir haben ein zertifiziertes Pairing-System entwickelt, das sicherstellt, dass nur vertrauenswürdige Geräte mit der App synchronisiert werden können. Anschließend gelangen die Daten sicher an AWS IoT Core, dann fließt sie durch Amazon Kinesis Data Streams zur Echtzeit-Verarbeitung.

Schließlich gelangt es in unser maschinelles Lernmodell auf Amazon SageMaker, wo es auf Anomalien und Trends untersucht wird.

All dies geschieht innerhalb von Sekunden, wobei Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Audits werden in jeder Ebene integriert, um die Anforderungen von HIPAA und FDA zu erfüllen.

Um eine Fernüberwachung für Kliniken möglich zu machen, musste die Daten an die Ärzte weitergeleitet werden. Dazu musste die App mit den elektronischen Patientenakten (EHR) integriert werden, die in Krankenhäusern in den USA eingesetzt werden.

Wir haben die Integration vollständig in unsere Verantwortung genommen und sie aufgebaut. Verbindung mit der führenden EHR-Lösung Plattformen In den USA:

Die größte Herausforderung bestand darin, sicherzustellen, dass Einhaltung von HL7, der US-Standard für den Datenaustausch in der Gesundheitsbranche, der in mehreren Versionen verfügbar ist. Die Systeme, mit denen wir kommunizieren mussten, verwendeten eine Kombination aus älteren und modernen HL7-Protokollen. Wir entwickelten eine Kompatibilitätsebene, um die Datenformatierung zu normalisieren und die Daten über verschiedene Systeme zu übertragen.

Jetzt können die Nutzer Echtzeitdaten von ihren Geräten direkt in die klinischen Dashboards der Ärzte übertragen.