IoT Telemedizin Plattform zur Erkennung von Hustengeräusch
Carepath Technologies GmbH ist eine telemedizinische Plattform für ambulantes Monitoring symptomspezifischer Daten in der häuslichen Umgebung, die den Arzt bei der Diagnose und Behandlung chronischer Krankheiten von Patienten unterstützt.
Herausforderung
Das Ziel unseres Kunden war es, ein Hardware-Gerät für die Überwachung von Patienten in Deutschland zu entwickeln, das in deren Zuhause installiert wird. In der ersten Version würde das Gerät einen KI-Algorithmus zur intelligenten Klangverarbeitung verwenden, der ausschließlich medizinisch relevante Audiosignale herausfiltert. So könnten die Ärzte die gesammelten Symptomdaten aus der Ferne visualisieren und anschließend schnell die notwendigen Maßnahmen ergreifen.
Unser Kunde schätzte die umfassende IoT-Expertise von Lemberg Solutions und beauftragte uns mit dem Entwurf der Lösungsarchitektur, der Entwicklung von Backend-/Cloud-Funktionen sowie der Programmierung der Embedded Software für das IoT-Gerät, wobei sicherzustellen war, dass das gesamte System skalierbar und sicher ist und den Anforderungen an Software und Hardware entspricht. Als nächstes entwarfen wir eine Benutzeroberfläche - ein webbasiertes Portal für Ärzte, auf dem sie den Zustand ihrer Patienten verfolgen und Benachrichtigungen sowie Warnmeldungen erhalten können.
Gelieferter Mehrwert
Lemberg Solutions hat ein SBC-basiertes IoT-Gateway-Gerät mit gesicherter eingebetteter Software entwickelt, das Patienten aktiv überwacht und gesundheitsbezogene Daten schnell an das Pflegepersonal übermittelt, damit dieses bei bestimmten Anzeichen sowie Abweichungen vom normalen Zustand des Patienten umgehend reagieren kann. Die Plattform ermöglicht einen genauen chronologischen Überblick über den Symptomverlauf, verfügt über einen KI-basierten intelligenten Audiodatenfilter und bietet einen angemessenen Schutz der durch den Patienten generierten Daten.
Prozess
Der Kunde läutete die Partnerschaft mit dem IoT-Team von Lemberg Solutions bereits in der Phase der Produktentwicklung ein. Wir starteten das Projekt mit einem Brainstorming und der Discovery der Kernfunktionen, User Stories sowie User Flows, entwarfen anschließend die Systemarchitektur und nutzten dann weitere Entwicklungsdienste für Embedded Linux, indem wir die Hauptkomponenten unserer Plattform sowohl an der Edge als auch in der Cloud implementierten.
Während der Zusammenarbeit mit den Produktverantwortlichen erkannte unser Team, dass die Entwicklung einer solchen Plattform häufige Änderungen des Umfangs erfordern wird. Aus diesem Grund wählten wir die Scrum-Methode und entschieden uns für einen sprintbasierten Ansatz, um Flexibilität und ein schnelles Entwicklungstempo zu gewährleisten und die Fristen einzuhalten. Außerdem richteten wir eine Continuous-Delivery-Pipeline ein, mit der wir gewährleisteten, dass wir neuen wertvollen Code so schnell wie möglich in die dafür vorgesehenen Umgebungen einspeisen können.
Besondere Aufmerksamkeit wurde den Qualitätssicherungsaspekten des IoT-Geräts gewidmet, indem wir gemeinsam mit dem Kunden ausführliche Testfälle zusammenstellten, um strenge Validierungstests in QS- und Stage-Umgebungen durchzuführen und sicherzustellen, dass unser Gerät auch nach dem Einsatz in der Produktion Spitzenbelastungen standhalten kann.
In späteren Phasen halfen wir dem Kunden bei der Optimierung der Plattforminfrastruktur in der Cloud. Zudem wurde analysiert und vorgeschlagen, wie viele virtuelle Maschinen für eine stabile Ausführung der KI-Algorithmen erforderlich sind.
Wie bei den meisten Projekten im Gesundheitswesen steht auch hier die Sicherheit im Vordergrund. Um sicherzustellen, dass unsere Lösung den Datenschutzbestimmungen entspricht, entwickelten wir spezielle Sicherheitsmaßnahmen und -lösungen. Diese Maßnahmen wurden mit Hilfe unseres Kunden und seiner Partner umgesetzt und von einem unabhängigen Sicherheitsberatungsunternehmen validiert.
Derzeit entwickeln wir ein Webportal für Ärzte und Pflegekräfte, mit dessen Hilfe die Daten, die dem Zustand des Patienten zugrunde liegen, besser visualisierbar und verständlicher gemacht werden sollen.
Wie es funktioniert
