AI-drevet programvare for fjernovervåking av pasienter: 40% raskere sårtilheling

iOS

Innowise utviklet en app for sårbehandling som en del av programvare for fjernovervåking av pasienter for å forbedre helsetjenester og pasientbehandling.

Kunde

Industri

Helsevesen

Region

USA

Kunde siden

2021

Vår kunde er en ledende aktør innen helsevesenet som spesialiserer seg på avanserte digitale løsninger for pleie og omsorg. Selskapet opererer hovedsakelig i helsesektoren og tilbyr tjenester til over 4 000 institusjoner.

Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til bestemmelsene i NDA.

Utfordring

Utvikling av en sårbehandlingsapp med AI-basert analyse og sårvurderingsmodul

Sårvurdering har alltid vært utfordrende på grunn av manuelle metoder som er utsatt for menneskelige feil. Unøyaktigheter ved måling av sårdimensjoner, for eksempel dybde og fargevariasjoner, har ofte resultert i lengre sykehusopphold for pasientene, noe som har vært en belastning for helsevesenet.

Etter hvert som behovet for nøyaktig, ekstern sårovervåking økte, økte også etterspørselen etter løsninger for fjernovervåking av pasienter. Utviklingen mot digitalisering av helsevesenet har imidlertid ført med seg en rekke utfordringer.

Nåværende løsninger for fjernovervåking av pasienterhar som mål å muliggjøre fjernovervåking, men sliter med fragmentert datalagring og mangel på effektive kommunikasjonsplattformer. Dette hindrer samarbeid mellom leger, forsinker beslutninger og kan gå ut over behandlingen. Etter hvert som teknologien utvikler seg, må den ta tak i disse utfordringene for at sårbehandlingen virkelig skal bli bedre.

Vår oppdragsgiver erkjente disse utfordringene og ønsket å forbedre system for fjernovervåking av pasienter som skal implementeres i klinikkene for å:

Gir ikke-invasive, presise sårmålinger som eliminerer subjektive vurderinger.
Implementere en AI-drevet analyse for nøyaktig sårvurdering og sikre konsistente data.
Gjør det mulig for leger å fjernovervåke sår, redusere sykehusopphold og legge til rette for bedre pasientbehandling gjennom samarbeid.

Med tanke på kompleksiteten og alvoret i disse utfordringene, lente kunden vår seg på Innowise, og forventet en mobil programvare for fjernovervåking av pasienter løsning for å hjelpe leger med sårbehandling.

Løsning

Mobilbasert sårbehandlingsapp med AI-verktøy for forbedret pasientbehandling

Teamet vårt har utviklet et digitalt sårbehandlingsverktøy med hudvisualisering og berøringsfri 3D-sårmåling via programvare for smarttelefoner.

Dette er app for sårbehandling utnytter kraften i kunstig intelligens til å vurdere sårets kompleksitet og potensielle alvorlighetsgrad, med tanke på dybde, farge og andre parametere. Dette gjør det mulig for legene å finne den mest effektive behandlingsstrategien. Applikasjonen fungerer som et sentralt lager som sikrer pasientdata, såranalyser og medisinske observasjoner på servere og individuelle enheter.

Teamet vårt fokuserte først og fremst på å utvikle den mobile app for sårbehandling for leger og pasienter samt implementeringen av maskinlæring, mens kundens team håndterte nettversjonen av løsningen.

Mobil integrering av en ikke-invasiv sårmålingsmodul

For å forbedre sårvurderingsprosessen for klinikere har vi integrert måleverktøyet i iOS- og Android-baserte app for sårbehandling skreddersydd for helsepersonell.

Når pasientene kommer til klinikken, bruker legene kameraet på mobilenheten til å dokumentere såret. Appen identifiserer automatisk sårets kontur, måler dybden og dimensjonene og gir detaljert statistikk om sårets positive eller negative dynamikk. Denne sanntidsinformasjonen hjelper legen med å evaluere behandlingsforløpet og foreta eventuelle justeringer i tide.

I tillegg introduserte vi en versjon av appen for pasienter, som gjør det mulig for dem å sende planlagte bilder av sårene sine til leger på avstand, noe som gjør det enklere å følge med på tilhelingsprosessen uten å måtte oppsøke legen hele tiden.

Videre er app for sårbehandling er utstyrt med varmekamera. Ved hjelp av et ekstra kamera som er tilkoblet via Bluetooth, kan appen registrere hudtemperaturer, noe som gir ekstra informasjon til sårvurderingen.

Takket være bakgrunnssynkronisering er alle innsamlede sårdata umiddelbart tilgjengelige for gjennomgang på nettplattformen, noe som sikrer sømløs integrasjon mellom de mobile app for sårbehandling og webgrensesnitt.

Datainput med visuell kartlegging for leger

Vi er klar over at sår er forskjellige og at det er nødvendig med menneskelig vurdering, og derfor har vi integrert en funksjon som gjør det mulig for leger å legge inn data manuelt i systemet. De kan justere og definere farger, nyanser av såret og avgrense ulike berørte områder, noe som gir en omfattende visuell kartlegging. Denne funksjonen gjør det lettere å inkludere nyanser som automatiserte systemer kan overse.

Klinikerens notater og anbefalinger

For å fremme samarbeid mellom helsepersonell har vi lagt inn en funksjon der legene kan legge til notater, klassifisere sårtyper og markere sårenes kritikalitetsnivå. På denne måten kan andre behandlende leger eller annet medisinsk personale få innsikt fra tidligere observasjoner og tilpasse behandlingen deretter. I tillegg har app for sårbehandling gjør det enklere å gi behandlingsanbefalinger, analysere hudskader og gi behandlere mulighet til å dele sin ekspertise og foreslå tiltak.

Brukerroller og tillatelser

Vi tok hensyn til hierarkiet og de ulike ansvarsområdene i en medisinsk virksomhet og implementerte en todelt brukerrolle. system for fjernovervåking av pasienterEn på organisasjonsnivå og en på individnivå. Når en institusjon oppretter en konto, kan de fastsette tilgangsnivåer. Noen ansatte kan bare se på eller ta bilder, mens andre, spesielt leger, kan gjøre endringer basert på de rolletillatelsene de har. Dette systemet beskytter pasientdata og sikrer at bare autorisert personell kan gjøre relevante endringer, slik at integriteten til pasientjournalen opprettholdes.

Ai-drevet analyse med mobil tilgjengelighet

I grensesnittet på legesiden er det et enkelt alternativ for å "opprette en ny prosess" eller "bekrefte eller avvise" en sårdiagnose. Når et sår er loggført eller bekreftet, vil analysemodulen til system for fjernovervåking av pasienter arbeider i bakgrunnen for å evaluere dataene om helbredelsesprosessen.

Teamet vårt har integrert AI-drevet fremdriftssporing i app for sårbehandling. Dette gjør det mulig å bestemme sårets omkrets, type og utvikling, samtidig som det muliggjør en strømlinjeformet, pasientnær opplevelse for klinikerne. Ved hjelp av konvolusjonelle nevrale nettverk og edge computing kunne vi legge til rette for rask bildegjenkjenning og -behandling.

For pasientene innebar dette raskere tilbakemelding om sårtilstanden, noe som reduserte ventetiden og sørget for rettidig behandling. For klinikerne ble det mulig med effektive konsultasjoner ved sykesengen, og de slapp å overføre data mellom ulike enheter eller bruke store maskiner.

Datasynkronisering i sanntid

Den app for sårbehandling opprettholder en kontinuerlig forbindelse med AWS-infrastrukturen, noe som minimerer dataredundans og garanterer at alle interessenter har tilgang til de nyeste sårdataene fra alle autentiserte enheter. AWS-infrastrukturen er dessuten HIPAA-kompatibel, noe som sikrer at pasientdata håndteres med den ytterste sikkerhet og i henhold til standarder for beskyttelse av medisinske data.

Teknologier og verktøy

Driftssystemer

iOS, Android

iOS

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

Android

Kotlin, MVP, Clean Architecture, Multimodules, forskjellige Flavors, Single Activity Architecture, Google Services(Auth), Mockito

Maskinlæring

TensorFlow Lite, OpenCV

Biblioteker

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

Databaser

Room

Analyser

MixPanel, Pendo, Crashlytics, NewRelic

Webserver

REST API, OkHttp , Retrofit

Cloud

AWS

Prosess

I samarbeid med kunden vår satte vi i gang en strukturert og godt koordinert teknologisk utvikling. Prosjektet utviklet seg gjennom følgende faser:

Oppdagelsesfasen: Den innledende utforskningen gjorde det mulig for oss å forstå utfordringene og formulere visjons- og omfangsdokumentet.
UI/UX-design: Vi omsatte innsikt til handling og utformet en brukersentrert mobildesign som manifesterte seg i et kundereisekart og en klikkbar applikasjonsprototyp.
Utvikling av MVP: Før vi gikk i gang med fullskalaapplikasjonen, utviklet vi et Minimum Viable Product (MVP). Denne fasen ga oss mulighet til å validere konseptet vårt, innhente tidlige tilbakemeldinger og forbedre tilnærmingen vår basert på faktiske brukerinteraksjoner.
Utvikling: Med en klar backlog og tilbakemeldingene fra MVP-versjonen i bakhodet prioriterte og vurderte utviklerne oppgavene sammen med produktteamet. Android-teamet støttet seg på Scrum-metodikken, med sprinter annenhver uke og viktige møter, mens iOS-teamet opprettholdt daglig kommunikasjon.
Kvalitetssikring: Hvert utviklingssteg ble grundig testet for å sikre at løsningen vi utviklet var både robust og fri for feil.

Implementering og opplæring: Etter utrulling av den ferdigstilte programvare for fjernovervåking av pasienter løsningen, og en egen fase sørget for at helsepersonell fikk god opplæring i å bruke den mobile løsningen på en enkel måte.

Team

Prosjektleder

ML-ingeniør

Back-end-utvikler

iOS-utviklere

Android-utviklere

Kvalitets- sikringsingeniør

Resultater

33% færre pasienter innlagt på sykehus etter implementering av system for fjernovervåking av pasienter

Innføringen av vår mobile sårbehandlingsløsning førte til betydelige endringer for både kunden og klinikkene våre. Forandringene var merkbare på tvers av ulike omsorgsnivåer:

Fremskyndede kliniske prosesser. Innføringen av app for sårbehandling drevet av AI-drevne verktøy gjør det mulig for helsepersonell å måle sårdimensjoner automatisk. Dette fremskrittet eliminerer inkonsekvenser og tidsforsinkelser ved manuelle målinger, noe som resulterer i en bemerkelsesverdig reduksjon på 48% i tid per sykepleierbesøk.
Forbedret effektivitet i sårbehandlingen. AI-analyse i sanntid ga legeteamene en omfattende og umiddelbar oversikt over sår. Denne nyvunne kunnskapen førte til en imponerende reduksjon på 50% i antall trykkskader, noe som understreker løsningens evne til presisjon og proaktiv behandling.
Færre sykehusinnleggelser. Applikasjonens overvåkings- og analysefunksjoner gjorde at pasientene ikke lenger var bundet til langvarige sykehusopphold kun for sårobservasjon. Dette førte til at 33% færre pasienter måtte legges inn på sykehus, noe som frigjorde viktige medisinske ressurser og reduserte den logistiske byrden for helsevesenet.
Raskere helbredelse og restitusjon. Et vitnesbyrd om apper for sårbehandling Den største effekten var den 40%-akselerasjonen i sårtilhelingshastigheten som ble observert etter implementeringen. Ved å levere nøyaktige data, legge til rette for rettidig intervensjon og konsekvent overvåking, opplevde pasientene raskere tilheling.
Forbedret pasientopplevelse. Den pasientsentrerte tilnærmingen til løsningen førte ikke bare til konkrete resultater, men også til bedre pasientopplevelser. I tillegg til at pasientene slapp å være innlagt over lengre tid, ble også driftsbelastningen på de medisinske institusjonene redusert.

Etter at vi lanserte løsningen vår, ble app for sårbehandling har vist seg å være en suksess, og flere titalls klinikker bruker det nå aktivt i pasientbehandlingen. Vi får stadig tilbakemeldinger fra både pasienter og helsepersonell, og utviklerne våre fokuserer nå på å introdusere nye funksjoner basert på anbefalinger fra klinikkens kunder.

Prosjektets varighet

Januar 2023 - Løpende

33%

færre pasienter innlagt på sykehus

40%

raskere sårtilheling

Relaterte saker

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.