System for fjernovervåking av pasienter i forbindelse med sårbehandling

Innowise utviklet enapp for sårbehandlingsom en del avprogramvare for fjernovervåking av pasienterfor å forbedre helsetjenester og pasientbehandling.

Utfordring

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 etterløsninger for fjernovervåking av pasienter. Utviklingen mot digitalisering av helsevesenet har imidlertid ført med seg en rekke utfordringer.

Nåværendeløsninger 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 forbedresystem for fjernovervåking av pasientertil:

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.

Løsning

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

Dette erapp for sårbehandlingutnytter 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 mobileapp for sårbehandling for doctors and patients as well as the machine learning implementation, while the client’s team handled the web version of the solution.

Mobil integrering av en ikke-invasiv sårmålingsmodul

For å forbedre sårvurderingsprosessen for klinikere har vi integrert måleverktøyet i iOS- og Android-baserteapp for sårbehandlingskreddersydd for helsepersonell.

When patients visit the clinic, doctors use the mobile device’s camera to document the wound. The app automatically identifies the wound’s contour, gauging its depth, dimensions, and providing detailed statistics on its positive or negative dynamics. This real-time information supports physicians in evaluating the treatment course and making timely adjustments if required.

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 erapp for sårbehandlinger 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 mobileapp for sårbehandlingog 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 sårbehandlinggjør 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 pasienter: one at the organizational level and another at the individual level. When an institution creates an account, they can stipulate access levels. While some staff may only view or capture images, others, particularly doctors, can make edits based on their designated role permissions. This system safeguards patient data, ensuring only authorized personnel can make pertinent modifications, thereby upholding the integrity of the patient’s medical record.

AI-drevet analyse med mobil tilgjengelighet

On the doctor-side interface, there’s a straightforward option to ‘create a new process’ or to ‘confirm or decline’ a wound diagnosis. Once a wound is logged or confirmed, the analytical module of the system for fjernovervåking av pasienterarbeider i bakgrunnen for å evaluere dataene om helbredelsesprosessen.

Teamet vårt har integrert AI-drevet fremdriftssporing iapp 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

Denapp for sårbehandlingopprettholder 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 kompatibel, noe som sikrer at pasientdata håndteres med den ytterste sikkerhet og i samsvar med standarder for beskyttelse av medisinske data.

Teknologier og verktøy

Driftssystemer

iOS, Android

iOS

SwiftStoryboard / XIB / kodeprogrammert brukergrensesnitt, UIKit,MVP, StateMachine, CoreData

Android

Kotlin, MVP, Clean Architecture, Multimoduler, forskjellige varianter, Single Activity Architecture, Google Services (Auth), Mockito

Maskinlæring

TensorFlow Lite, OpenCV

Biblioteker

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

Database

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 ferdigstilteprogramvare for fjernovervåking av pasienterløsningen, og en egen fase sørget for at helsepersonell fikk god opplæring i å bruke den mobile løsningen på en enkel måte.

Team kreves

Prosjekt-leder

ML-ingeniør

Back-End-utvikler

iOS-utviklere

Android-utviklere

Kvalitets- sikringsingeniør

Forventede resultater

Innføringen av vår mobile sårbehandlingsløsning førte til betydelige endringer for både kunden og klinikkene.

Fremskyndede kliniske prosesser.Den AI-drevne sårbehandlingsappen gjør det mulig for helsepersonell å måle sårdimensjonene automatisk. Denne automatiseringen fjerner inkonsekvenser og forsinkelser som er typiske for manuell vurdering, og effektiviserer arbeidsflyten for pleiepersonalet.
Forbedret effektivitet ved sårbehandling.AI-analyse i sanntid gir medisinske team en nøyaktig og umiddelbar oversikt over sår. Denne dypere innsikten støtter proaktiv pleie og mer presise behandlingsbeslutninger.
Stadig færre sykehusinnleggelser.Kontinuerlig overvåking og analyse gjør det mulig for legene å observere sårtilhelingen på avstand, noe som bidrar til at pasientene unngår lengre sykehusopphold og frigjør ressurser til kritisk behandling.
Raskere tilheling og restitusjon.Nøyaktige data, rettidige intervensjoner og konsekvent overvåking bidrar til mer effektiv rekonvalesens og bedre resultater for pasientene.
Forbedret pasientopplevelse.Den pasientsentrerte designen forbedrer den generelle tilfredsheten ved å redusere unødvendige sykehusbesøk og forenkle kommunikasjonen mellom lege og pasient.

Relaterte saker

Kontakt oss

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

Navn

Firma

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil opptil 2MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt, godtar du at vi kan kontakte deg via talesamtaler, SMS og meldingsapper. Samtale-, meldings- og datakostnader kan påløpe.

Du kan også sende oss forespørselen din
til contact@innowise.com

Hva skjer videre?

Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi kontakte deg for å diskutere prosjektbehovene dine og signere en NDA for å sikre konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, vil teamet vårt utarbeide et prosjektforslag med omfang av arbeid, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

Vi vil arrangere et møte med deg for å diskutere tilbudet og fastsette detaljene.

Til slutt vil vi signere en kontrakt og starte arbeidet med prosjektet ditt umiddelbart.