Patientenfernüberwachungssystem für die Wundversorgung

Innowise entwickelte eine Wundpflege-App als Teil der Software zur Patientenfernüberwachung zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung und des Patientenmanagements.

Herausforderung

Die Beurteilung von Wunden war schon immer eine Herausforderung, da manuelle Methoden anfällig für menschliche Fehler sind. Ungenauigkeiten bei der Messung von Wundabmessungen, wie z. B. Tiefe und Farbabweichungen, führten häufig zu längeren Krankenhausaufenthalten der Patienten und belasteten die Ressourcen im Gesundheitswesen.

Mit dem wachsenden Bedarf an präziser Fernüberwachung von Wunden stieg auch die Nachfrage nach Lösungen für die Fernüberwachung von Patienten. Die fortschreitende Digitalisierung des Gesundheitswesens brachte jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich.

Aktuelle Lösungen für die Fernüberwachung von Patienten können zwar eine Fernüberwachung ermöglichen, haben aber mit einer fragmentierten Datenspeicherung zu kämpfen und verfügen nicht über wirksame Kommunikationsplattformen. Dies behindert die Zusammenarbeit zwischen den Ärzten, verlangsamt die Entscheidungsfindung und beeinträchtigt die Pflege. Die fortschreitende Technologie muss diese komplexen Probleme lösen, um die Wundversorgung wirklich zu verbessern.

Unser Kunde hat diese Herausforderungen erkannt und wollte das System zur Fernüberwachung von Patienten zu:

Nicht-invasive, präzise Wundmessungen zu ermöglichen, die subjektive Schätzungen überflüssig machen;
eine KI-gesteuerte Analyse für eine genaue Wundbeurteilung zu implementieren und konsistente Daten zu gewährleisten;
Ärzten die Fernüberwachung von Wunden zu ermöglichen, wodurch sich Krankenhausaufenthalte verkürzen und eine bessere Patientenversorgung durch kollaborative Beiträge erreicht wird.

Lösung

Unser Team entwickelte ein digitales Wundmanagement-Tool mit Hautvisualisierung und berührungsloser 3D-Wundmessung über eine Smartphone-kompatible Software.

Diese Wundpflege-App nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um die Komplexität und den potenziellen Schweregrad von Wunden unter Berücksichtigung von Tiefe, Färbung und anderen Parametern zu beurteilen. So können Ärzte die effektivste Behandlungsstrategie festlegen. Die Anwendung fungiert als zentrales Repositorium, das Patientendaten, Wundanalysen und medizinische Beobachtungen auf Servern und einzelnen Geräten sichert.

Unser Team konzentrierte sich hauptsächlich auf die Entwicklung der mobilen Wundpflege-App für Ärzte und Patienten sowie die Implementierung des maschinellen Lernens, während das Team des Kunden die Webversion der Lösung entwickelte.

Mobile Integration eines nicht-invasiven Wundmessmoduls

Um den Prozess der Wundbeurteilung für Kliniker zu verbessern, haben wir das Messinstrument in die iOS- und Android-basierte Wundpflege-App für medizinische Fachkräfte zugeschnitten.

Wenn Patienten in die Klinik kommen, dokumentieren die Ärzte die Wunde mit der Kamera des Mobilgeräts. Die App identifiziert automatisch die Kontur der Wunde, misst ihre Tiefe und Größe und liefert detaillierte Statistiken über ihre positive oder negative Dynamik. Diese Echtzeitinformationen unterstützen die Ärzte bei der Bewertung des Behandlungsverlaufs und bei Bedarf bei der rechtzeitigen Anpassung.

Darüber hinaus haben wir eine Version der App für Patienten eingeführt, mit der sie zeitgesteuerte Fotos ihrer Wunden aus der Ferne an Ärzte senden können, was die Überwachung des Heilungsprozesses erleichtert, ohne dass ständige Arztbesuche erforderlich sind.

Außerdem ist die Wundpflege-App mit einer Wärmebildfunktion ausgestattet. Durch die Integration einer Zusatzkamera, die über Bluetooth verbunden ist, kann die App die Hauttemperaturen erkennen und so eine zusätzliche Informationsebene zur Wundbeurteilung hinzufügen.

Dank der Hintergrundsynchronisation stehen alle erfassten Wunddaten sofort zur Überprüfung auf der Webplattform zur Verfügung, wodurch eine nahtlose Integration zwischen der mobilen Wundpflege-App und Web-Schnittstelle ermöglicht ist.

Dateneingabe mit visuellem Mapping für Ärzte

Da wir wissen, wie vielfältig Wunden sind und dass sie von Menschen beurteilt werden müssen, haben wir eine Funktion integriert, die es Ärzten ermöglicht, Daten auch manuell in das System einzugeben. Sie können Farben und Schattierungen der Wunde anpassen und definieren und verschiedene betroffene Bereiche abgrenzen, um eine umfassende visuelle Darstellung zu erhalten. Diese Funktion erleichtert die Einbeziehung von Nuancen, die automatische Systeme möglicherweise übersehen.

Notizen und Empfehlungen des Arztes

Um die Zusammenarbeit zwischen den medizinischen Fachkräften zu fördern, haben wir eine Funktion eingebaut, mit der Ärzte Notizen anfügen, Wundtypen klassifizieren und ihre Kritikalitätsstufen markieren können. Auf diese Weise können andere behandelnde Ärzte oder medizinisches Personal Erkenntnisse aus früheren Beobachtungen gewinnen und die Pflege entsprechend anpassen. Außerdem hat die Wundpflege-App die Bereitstellung von Behandlungsempfehlungen, die Analyse von Hautverletzungen und die Weitergabe von Behandlungsvorschlägen erleichtert.

Benutzerrollen und Berechtigungen

In Anbetracht der Hierarchie und der unterschiedlichen Zuständigkeiten innerhalb einer medizinischen Einrichtung haben wir eine zweistufige Benutzerrolle in das System zur Fernüberwachung von Patienten eingeführt. Wenn eine Einrichtung ein Konto erstellt, kann sie Zugriffsebenen festlegen. Während einige Mitarbeiter nur Bilder ansehen oder erfassen dürfen, können andere, insbesondere Ärzte, auf der Grundlage der ihnen zugewiesenen Rollenberechtigungen Bearbeitungen vornehmen. Dieses System schützt die Patientendaten, indem es sicherstellt, dass nur befugtes Personal relevante Änderungen vornehmen kann, wodurch die Integrität der Patientenakte gewahrt bleibt.

KI-gesteuerte Analyse mit mobiler Zugänglichkeit

Auf der arztseitigen Schnittstelle gibt es eine einfache Option, um einen neuen Prozess zu erstellen oder eine Wunddiagnose zu bestätigen oder abzulehnen. Sobald eine Wunde erfasst oder bestätigt ist, arbeitet das Analysemodul im System zur Fernüberwachung von Patienten im Hintergrund, um die Daten über den Heilungsverlauf auszuwerten.

Unser Team hat die KI-gesteuerte Fortschrittsverfolgung in die Wundpflege-App implementiert. Dies ermöglicht die Bestimmung des Wundumfangs, des Wundtyps und des Wundverlaufs, aber auch eine rationalisierte Point-of-Care-Erfahrung für Kliniker. Durch den Einsatz von neuronalen Faltungsnetzwerken und Edge Computing konnten wir eine schnelle Bilderkennung und -verarbeitung ermöglichen.

Für die Patienten bedeutete dies eine schnellere Rückmeldung über den Zustand ihrer Wunden, was die Angst vor dem Warten verringerte und ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglichte. Für die Kliniker ermöglichte es effiziente Konsultationen am Krankenbett, da die Notwendigkeit entfiel, Daten zwischen Geräten zu übertragen oder auf sperrige Geräte zu verweisen.

Datensynchronisierung in Echtzeit

Das Wundpflege-App hält eine kontinuierliche Verbindung mit der AWS-Infrastruktur aufrecht, minimiert die Datenredundanz und garantiert, dass alle Beteiligten von jedem authentifizierten Gerät aus Zugriff auf die neuesten Wunddaten haben. Wichtig ist, dass die AWS-Infrastruktur konform ist und gewährleistet, dass die Patientendaten mit der größtmöglichen Sicherheit und unter Einhaltung der medizinischen Datenschutzstandards behandelt werden.

Technologien & Tools

Betriebssysteme

iOS, Android

iOS

Swift Storyboard / XIB / Code programmierte UI, UIKit, MVP, StateMachine, CoreData

Android

Kotlin, MVPClean Architecture, Multimodule, verschiedene Geschmacksrichtungen, Einzelaktivitätsarchitektur, Google Services(Auth), Mockito

Maschinelles Lernen

TensorFlow Lite, OpenCV

Bibliotheken

RxSwift, Firebase, SVProgressHUD (iOS); RxJava, Android Camera API, Android Navigation Components, Android WorkManager, Dagger2 (Android)

Datenbank

Room

Analyse

MixPanel, Pendo, Crashlytics, NewRelic

Web-Server

REST API, OkHttp , Retrofit

Cloud

AWS

Prozess

In Zusammenarbeit mit unserem Kunden haben wir einen strukturierten und gut koordinierten Weg zur technologischen Entwicklung eingeschlagen. Das Projekt verlief in den folgenden Phasen:

Entdeckungsphase: Die anfängliche Erkundung ermöglichte es uns, die Herausforderungen zu erfassen und das Dokument "Vision und Umfang" zu formulieren.
UI/UX-Entwurf: Wir setzten Erkenntnisse in die Tat um und entwarfen ein nutzerzentriertes mobiles Design, das sich in einer Customer Journey Map und einem klickbaren Anwendungsprototyp manifestierte.
MVP-Entwicklung: Bevor wir uns in die Entwicklung der vollständigen Anwendung stürzten, haben wir ein Minimum Viable Product (MVP) entwickelt. In dieser Phase konnten wir unser Konzept validieren, frühes Feedback einholen und unseren Ansatz auf der Grundlage tatsächlicher Benutzerinteraktionen verfeinern.
Entwicklung: Mit einem klaren Backlog im Blick und dem gesammelten Feedback aus der MVP-Version haben die Entwickler zusammen mit dem Produktteam Prioritäten gesetzt und die Aufgaben genau eingeteilt. Unser Android-Team stützte sich auf die Scrum-Methodik und setzte zweiwöchentliche Sprints und wichtige Meetings ein, während das iOS-Team eine konsistente tägliche Kommunikation pflegte.
Qualitätssicherung: Jeder Entwicklungsschritt wurde rigorosen Tests unterzogen, um sicherzustellen, dass die von uns entwickelte Lösung sowohl robust als auch fehlerfrei ist.

Einsatz und Schulung: Nach der Einführung von Software zur Patientenfernüberwachung wurde in einer speziellen Phase sichergestellt, dass medizinisches Fachpersonal für die problemlose Nutzung der mobilen Lösung geschult wurde.

Team erforderlich

Projektmanager

ML-Ingenieur

Back-End-Entwickler

iOS-Entwickler

Android-Entwickler

QA-Ingenieur

Erwartete Ergebnisse

Die Einführung unserer mobilen Wundversorgungslösung brachte sowohl für unseren Kunden als auch für die Kliniken erhebliche Veränderungen mit sich.

Beschleunigte klinische Prozesse. Die KI-gestützte Wundpflege-App ermöglicht es medizinischen Fachkräften, die Wundabmessungen automatisch zu messen. Diese Automatisierung beseitigt Ungereimtheiten und Verzögerungen, die für die manuelle Beurteilung typisch sind, und rationalisiert den Arbeitsablauf für das Pflegepersonal.
Verbesserte Effizienz der Wundbehandlung. Die KI-Analyse in Echtzeit bietet medizinischen Teams einen genauen und sofortigen Überblick über Wunden. Dieser tiefere Einblick unterstützt eine proaktive Pflege und präzisere Behandlungsentscheidungen.
Sinkende Zahl der Krankenhausaufenthalte. Dank der kontinuierlichen Überwachung und Analyse können Ärzte die Wundheilung aus der Ferne beobachten, wodurch längere Krankenhausaufenthalte vermieden und Ressourcen für die Intensivpflege freigesetzt werden können.
Schnellere Heilung und Erholung. Genaue Daten, rechtzeitige Eingriffe und eine konsequente Überwachung tragen zu einer effektiveren Genesung und besseren Gesamtergebnissen für die Patienten bei.
Bessere Patientenerfahrung. Das patientenzentrierte Design verbessert die Gesamtzufriedenheit, indem es unnötige Krankenhausbesuche reduziert und die Kommunikation zwischen Ärzten und Patienten vereinfacht.

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