Piattaforma di gestione dei dati sanitari: automatizzazione di oltre il 40% delle attività manuali

Innowise ha creato una piattaforma che consente di raccogliere e gestire facilmente i dati dei pazienti.

Cliente

Industria

Assistenza sanitaria

Regione

Cliente da

2020

Il nostro cliente è un fornitore europeo di piattaforme di gestione dei dati sanitari che gestisce numerosi centri sanitari in tutta l'UE.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

Il cliente ha avuto la necessità di migliorare i processi di gestione dei dati esistenti. Avevano bisogno di una piattaforma che potesse essere perfettamente integrata nei processi aziendali e che consentisse un facile accesso alle cartelle cliniche dei pazienti. Poiché i dati sono molto sensibili, la piattaforma doveva essere conforme a tutte le normative sulla protezione dei dati.

Per creare una piattaforma di questo tipo, gli ingegneri software di Innowise dovevano:

esaminare il progetto del flusso di dati esistente del cliente;
rielaborare il flusso di dati da zero;
automatizzare diversi processi manuali;
progettare l'architettura della soluzione per fornire la migliore funzionalità e sicurezza allo stesso tempo.

Soluzione

Innowise ha realizzato una piattaforma sicura che consente agli operatori sanitari di raccogliere, archiviare e gestire efficacemente i dati dei pazienti.

Avanti

I nostri ingegneri software hanno progettato l'architettura e il flusso di dati della soluzione che consente ai dipendenti del cliente di raccogliere e analizzare i dati dei pazienti e di utilizzarli per vari scopi, come la stima dell'efficacia del trattamento o la fornitura alle compagnie assicurative delle informazioni necessarie.

Amazon Web Services

La soluzione si basa su Amazon Web Services grazie alla sua sicurezza, flessibilità, scalabilità ed economicità.

I dipendenti del cliente inseriscono i dati dei pazienti nei loro file personali in varie forme, come immagini, video, testi, ecc. Questi dati vengono caricati su AWS e archiviati in un data lake. Tali dati comprendono i risultati degli esami medici, l'ora e la data degli appelli, i file multimediali di risonanze magnetiche, TAC, ecografie, ecc.

Pipeline ETL

I nostri ingegneri dei dati hanno progettato e implementato pipeline ETL per raccogliere automaticamente pezzi di dati dai dipendenti del cliente nell'archivio cloud.

Avanti

Data lake e data warehouse

Tutti i dati raccolti attraverso le pipeline ETL vengono trasferiti da Apache Airflow al data lake per il processo di raffinazione. Una volta raffinati, i dati vengono inviati al data warehouse e possono essere utilizzati per vari scopi, ad esempio

consultare i pazienti sul trattamento;
stimare l'efficienza dell'attuale modello di trattamento;
eseguire un'analisi approfondita dei dati dei pazienti;
fornire agli istituti di assicurazione le informazioni richieste, ecc.

Gestione degli accessi

La piattaforma consente agli utenti di accedere a dati sensibili che devono essere protetti dall'uso non autorizzato. A tal fine, gli ingegneri software di Innowise hanno implementato un sistema di distribuzione e gestione degli accessi.

Questo modulo preleva le informazioni sullo stato dei dipendenti dal database del cliente e le confronta con i dati di un determinato paziente. L'accesso ai dati privati è consentito solo agli specialisti che lavorano con il paziente. L'unica esclusione possibile è la sostituzione nel caso in cui l'operatore sanitario sia in ferie o in malattia. In questo caso, la piattaforma condivide l'accesso ai dati del paziente con il dipendente sostituto e lo toglie non appena termina il periodo di sostituzione.

Quando è necessario condividere i dati del paziente con colleghi o terze parti (ad esempio, un consilium in caso di malattia grave o una richiesta da parte di una compagnia assicurativa), il dipendente può richiedere l'autorizzazione a farlo. Se l'autorizzazione viene concessa, la piattaforma compila automaticamente il modulo con i dati del paziente e li condivide con il dipendente, in modo che non vengano inseriti altri dati, accidentalmente o di proposito.

Tecnologie e strumenti

Back-end

Python 3.x, Flask, Celery, REST, Pytest, Kafka

Front-end

TypeScript

Databases

PostgreSQL, MongoDB, Redis

Ingegneria dei dati

Apache Spark, Pandas, Airbyte

DevOps

Kubernetes, Terraform

Cloud

Apache Airflow, AWS (Kinesis, Glue, EMR, EC2, Lambda, S3, QuickSight, Athena), Snowflake

Intelligenza aziendale

Power BI

VCS

GitLab

Processo

Prendendo in considerazione tutti i requisiti e le specificità del progetto, abbiamo scelto Scrum come metodologia di sviluppo del software, conducendo sprint bisettimanali e sprint overview per dimostrare i progressi. Abbiamo utilizzato Jira e Confluence e abbiamo tenuto le riunioni e la comunicazione generale con il cliente in Microsoft Teams.

Il nostro team ha sviluppato i requisiti in base alla visione della soluzione del cliente e li ha documentati. Durante il processo di sviluppo, abbiamo costantemente analizzato, perfezionato e scomposto i requisiti in attività e sottoattività per facilitare il monitoraggio dei progressi. Dopo aver completato diverse attività, gli ingegneri del controllo qualità di Innowise hanno verificato che la soluzione fosse conforme ai requisiti delineati, priva di bug e che il nostro team fosse in sintonia con la visione del cliente e i risultati desiderati.

Team

Ingegneri dei dati

Sviluppatori Front-End

Sviluppatori back-end

Ingegneri ML

Sviluppatori di BI

Analista aziendale

Responsabile di progetto

Ingegnere QA

Ingegnere AQA

Team Lead

Risultati

Innowise ha realizzato una piattaforma sicura che consente agli operatori sanitari di raccogliere, archiviare e gestire i dati dei pazienti. Queste informazioni possono essere utilizzate per vari scopi e non possono trapelare grazie a forti misure di sicurezza e a una rigorosa gestione degli accessi e delle operazioni.

I nostri ingegneri software hanno automatizzato molti processi che prima erano gestiti manualmente e hanno progettato il flusso di dati per rendere la soluzione il più efficiente possibile.

Durata del progetto

Dal 2020
Il progetto è ancora in corso; in questa fase, supportiamo la piattaforma e implementiamo nuove funzionalità.

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