OASIS Diagnostics Oniry App
Wenn Sekunden über die Gesundheit entscheiden – digitale Unterstützung für die postpartale Diagnostik
In der Medizin gibt es Momente, in denen Zeit nicht nur eine Ressource ist – sondern ein entscheidender diagnostischer Faktor.
OASIS, ein Medizintechnik-Startup aus Warschau, setzte sich ein ambitioniertes Ziel: die Diagnostik von Geburtsverletzungen zu beschleunigen und zu verbessern, da diese häufig eine schnelle und präzise klinische Beurteilung erfordern.
So entstand ONIRY – ein innovatives Medizinprodukt, das durch einen proprietären Algorithmus auf Basis von Datenanalyse und maschinellem Lernen unterstützt wird. Seine Aufgabe besteht darin, Verletzungen des Analsphinkters nach einer vaginalen Geburt innerhalb weniger Dutzend Sekunden zu erkennen.
Doch das Gerät allein reichte nicht aus.
Damit die Technologie Ärzte tatsächlich unterstützen kann, wurde eine Lösung benötigt, die Daten, Anwender und medizinischen Prozess in einem konsistenten Ökosystem miteinander verbindet.
So entstand die ONIRY-App.
Aus moderner Hardware ein intuitives Ökosystem machen
Das ONIRY-Gerät arbeitete eigenständig und konnte Diagnosen durchführen, seine Funktionalität war jedoch auf die grundlegende Durchführung der Untersuchung beschränkt.
In der Praxis ergaben sich daraus mehrere zentrale Herausforderungen:
Das ONIRY-Gerät unterstützte die Diagnostik effektiv, arbeitete jedoch isoliert. Ärzte hatten keinen komfortablen Zugriff auf frühere Ergebnisse der Patientin und keine Möglichkeit, die Dokumentation verschiedener Untersuchungen schnell miteinander zu vergleichen.
Die zentrale Herausforderung bestand darin, eine stabile und für den Benutzer unsichtbare Verbindung zwischen dem physischen Medizinprodukt und dem Computersystem zu schaffen. Die komplexe Technologie musste beherrschbar gemacht und komplizierte Machine-Learning-Skripte in eine schlanke, reibungslose Benutzeroberfläche übersetzt werden.
In einem anspruchsvollen klinischen Umfeld benötigen medizinische Fachkräfte die Möglichkeit, Daten sofort zu bearbeiten, nach einer Untersuchung Notizen hinzuzufügen und schnell Dokumentationen zu erstellen. Ohne eine dedizierte Anwendung bot das Gerät keine Möglichkeit, medizinische Berichte individuell anzupassen.
Die postpartale Diagnostik verarbeitet besonders sensible medizinische Informationen. Die Herausforderung bestand darin, ein System zu entwickeln, das einen kompromisslosen Schutz der Patientinnendaten gewährleistet, strenge rechtliche Anforderungen erfüllt und gleichzeitig die tägliche Arbeit von Ärzten unter Zeitdruck nicht erschwert.
Eine zusätzliche Herausforderung ergab sich aus den spezifischen Eigenschaften des Geräts. Die Kommunikation erfolgte über USB, während das Diagnosesystem auf dedizierten Python-Skripten basierte.
Das Projekt erforderte daher nicht nur die Entwicklung einer Anwendung, sondern auch den Aufbau einer Brücke zwischen der Welt medizinischer Hardware und moderner Software.
Fortschrittliche Technologie mit einem intuitiven Klick zugänglich machen
Ziel war es, eine Desktop-Anwendung zu entwickeln, die:
- die Möglichkeiten des ONIRY-Geräts erweitert
- den diagnostischen Prozess vereinfacht
- Ärzten schnellen Zugriff auf Patientinnendaten und Untersuchungsergebnisse ermöglicht
- die Erstellung professioneller medizinischer Berichte ermöglicht
- die Anforderungen des medizinischen Umfelds und der Datensicherheit erfüllt
Ein digitales Ökosystem, zugeschnitten auf die Anforderungen der Medizin
Das itCraft-Team entwickelte und implementierte eine Desktop-Anwendung auf Basis von Webtechnologien und schuf damit eine konsistente und intuitive Arbeitsumgebung für medizinisches Personal.
Die ONIRY-Anwendung wurde auf Basis folgender Architektur entwickelt:
Zuverlässige Desktop-Anwendung (Electron & Node.js)
Intuitive und schnelle Benutzeroberfläche (React)
Direkte Verbindung zum Gerät (Python)
Verschlüsselung und Forschungs-Cloud (SQLite & AWS S3)
Eine zentrale Vorgabe war, die gesamte Lösung in einer einzigen Installationsdatei zu bündeln, die alle erforderlichen Komponenten enthält – von der Anwendung und Datenbank bis hin zum Python-Interpreter – sowohl für Windows als auch für macOS.
Eine neue Erfahrung in der Arbeit mit ONIRY
Die ONIRY-Anwendung wurde zum zentralen Hub für die Verwaltung von Untersuchungen.
Über eine einzige Benutzeroberfläche können Anwender:
- die Liste der Untersuchungen und Patientinnenhistorien einsehen
- Ergebnisse anhand zahlreicher Parameter suchen und filtern
- Patientinnendaten und Untersuchungsdetails ergänzen und bearbeiten
- grafische diagnostische Ergebnisse analysieren
- personalisierte PDF-Berichte erstellen, die für die medizinische Dokumentation bereit sind
- Daten mit dem ONIRY-Gerät synchronisieren
- Systemeinstellungen und Zugriffsrechte verwalten (PIN, Sicherheit)
Darüber hinaus unterstützt die Anwendung die Weiterentwicklung des diagnostischen Algorithmus selbst, indem anonymisierte Daten zur weiteren Analyse und zum Training von ML-Modellen übermittelt werden.
Sicherheit hatte im gesamten Projekt höchste Priorität.
Patientinnendaten werden lokal in einer verschlüsselten SQLite-Datenbank gespeichert, während Synchronisations- und Exportprozesse unter Berücksichtigung der Anforderungen des medizinischen Umfelds entwickelt wurden.
Die Anwendung ermöglicht außerdem eine bewusste Verwaltung der Daten gemäß den Anforderungen der DSGVO: Daten können exportiert oder vom Gerät bzw. aus dem System gelöscht werden, während der gesamte Prozess vollständig kontrollierbar bleibt.
Von der einzelnen Untersuchung zum vollständigen medizinischen Ökosystem
Durch die Zusammenarbeit mit itCraft erhielt OASIS eine Lösung, die die Möglichkeiten des ONIRY-Geräts tatsächlich erweitert und die Arbeit mit medizinischen Daten verändert.
Die neue Anwendung:
- beschleunigte den diagnostischen Prozess deutlich
- erleichterte die Arbeit des medizinischen Personals durch eine intuitive Benutzeroberfläche
- strukturierte und standardisierte die Untersuchungsdokumentation
- ermöglichte die Erstellung professioneller medizinischer Berichte
- schuf die Grundlage für die weitere Entwicklung des ML-Algorithmus
Vor allem aber ermöglichte sie es, die fortschrittliche Diagnostik von der Geräteebene in ein vollständiges digitales medizinisches Ökosystem zu überführen.
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